亢宇鑫，男，1996年10月生，陕西米脂人，汉族，工学博士，讲师，中共党员，中国生物医学工程学会会员，2018年获得西北大学软件工程专业学士学位（推免硕士），2024年获得西北大学软件工程专业博士学位（硕博连读）。长期从事于人工智能与数字病理图像分析的研究工作，研究期间主导构建了肺癌组织病理图像精细化智能分析平台，包括切片级分类、组织级分割、细胞级检测等关键技术，高效助力基层病理科医生日常工作。目前，已发表学术论文20篇，其中包括IEEE Transaction on Medical Imaging、Journal of Translation Medicine、MICCAI、ISBI、BIBM、EMBC等在内的医学图像分析领域顶级期刊会议论文13篇，授权国家发明专利9项，参与国家级科研项目2项，省部级项目2项。先后获得“中国大学生创新创业大赛”国家级银奖、“中国大学生数学建模竞赛”全国一等奖、“美国大学生数学建模竞赛”M奖等国家级奖项4项，省级奖项5项。

1. 代表性学术论文

[1] Kang Yuxin, Li Hansheng, Shi Xiaoshuang, et al. Exploring Unbiased Activation Maps for Weakly Supervised Tissue Segmentation of Histopathological Images[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 44, no. 6, pp. 2631-2642, 2025. (SCI 1区，Top，IF=9.8，第一作者)

[2] Kang Yuxin, Li Hansheng, Zhao Xuan, et al. Invariant Content Synergistic Learning for Domain Generalization on Medical Image Segmentation[C]. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM), pp. 450-456, 2022. (CCF-B类会议，第一作者)

[3] Kang Yuxin, Li Hansheng, Shi Xiaoshuang, et al.  Boosting Boundary Representation for Gland Instance Segmentation[C]. 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM), 2021, pp. 1749-1756.(CCF-B类会议，第一作者)

[4] Kang Yuxin, Zhao Xuan, Li Hansheng, et al. Improving Domain Generalization Performance for Medical Image Segmentation via Random Feature Augmentation[J]. Methods, 2023, 218: 149-157.(SCI 3区，第一作者)

[5] Kang Yuxin, Li Hansheng, Han Xin, et al. Automated Tumor Proportion Scoring for Assessment of PD-L1 Expression Based on Multi-Stage Ensemble Strategy[M]. 11th Machine Learning in Medical Imaging in Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MLMI@MICCAI 2020, 23nd International Conference, Lima, PERU, October 4–8, 2020, 70-79.（CCF-B类会议，第一作者）

[6] Pan Boju*, Kang Yuxin*, et al. Automated tumor proportion scoring for PD-L1 expression based on multistage ensemble strategy in non-small cell lung cancer[J]. Journal of Translational Medicine, 2021, 19(1): 249. (SCI 2区，Top，共同一作，IF=8.44)

[7] Zhao Xuan*, Kang Yuxin*, et al., A Random Feature Augmentation for Domain Generalization in Medical Image Segmentation[C]. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2022, pp. 891-896. （CCF-B类会议，共同一作）

[8] Li Hansheng*, Kang Yuxin*, et al. Robust Pathological Detector Training Method on Sparsely Annotated Datasets via Spatial Cues[C]. 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2021, pp. 1396-1401.（CCF-B类会议，共同一作）

[9] Li Hansheng*, Kang Yuxin*, et al,  A Robust Training Method for Pathological Cellular Detector via Spatial Loss Calibration[J]. Frontiers in Medicine, 2021, 8:2504. （SCI 3区，共同一作）

2. 其他学术论文

[1] Li Hansheng, Han Xin, Kang Yuxin, et al. A novel loss calibration strategy for object detection networks training on sparsely annotated pathological datasets[C]. International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. Cham: Springer International Publishing, 2020: 320-329.（CCF-B类会议）

[2] Li Hansheng, Li Jianping, Kang Yuxin, et al. A Novel Encoding and Decoding Calibration Guiding Pathway for Pathological Image Analysis[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020, 19(1): 267-274. （SCI 3区）

[3] Hu Dongqing, Li Hansheng, Kang Yuxin, et al. Automated Region Learning Via Cell-Level Labels to Modify Cell Detection Process For Histopathological Images[C]. 2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2023: 1-5.（CCF-B类会议）

[4] Xu Zhengyang, Du Xianglong, Kang Yuxin, et al. Addressing sparse annotation: a novel semantic energy loss for tumor cell detection from histopathologic images[C]. 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2023: 1588-1595.（CCF-B类会议）

[5] Li Hansheng, Kang Baosheng, Kang Yuxin, et al. Global Bank: A guided pathway of encoding and decoding for pathological image analysis[C]. 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2019: 415-422. （CCF-B类会议）

[6] Li Hansheng, Xu Zhengyang, Zhou Mo, Shi Xiaoshuang, Kang Yuxin, et al. Segment membranes and nuclei from histopathological images via nuclei point-level supervision[C]. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023: 539-548.（CCF-B类会议）

[7] Cui Lei, Li Hansheng, Hui Wenli, Yang Lin, Kang Yuxin, et al. A deep learning-based framework for lung cancer survival analysis with biomarker interpretation[J]. BMC bioinformatics, 2020, 21(1): 112.（SCI 3区）

[8] Zhou Mo, Li Hansheng, Gao Zhizezhang, Xu Zhengyang, Kang Yuxin, et al. Predicting the Cell-level PD-L1 Expression Status from H&E-stained Histopathological Slide[C]//2024 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE, 2024: 1-4.（CCF-A类会议）

3. 授权发明专利

[1] 亢宇鑫,崔磊,杨林，病理切片图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质. CN113256662A.

[2] 亢宇鑫,崔磊,杨林等，显微镜下病理图像细胞鲁棒检测方法. CN113822252B.

[3] 亢宇鑫,李涵生,武卓越等，用于提升PD-L1免疫组化病理切片TPS计算准确度的方法及设备. CN112991263B.

[4] 亢宇鑫,王春宝,李涵生等，病理切片染色风格转换方法和电子设备. CN110838094B.

[5] 亢宇鑫,李涵生,武卓越等，免疫组化核染色切片细胞定位多域共适应训练方法. CN112330625B.

[6] 亢宇鑫,李涵生,崔磊等，免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法、装置和设备.CN111696094B.

[7] 亢宇鑫,李涵生,崔灿等, 宫颈癌TCT切片阳性细胞检测模型多域共适应训练方法. CN112037221B.

[8] 亢宇鑫,李涵生,崔磊等，利用深度神经网络模型执行图像分割的方法. CN113065551B.

[9] 李涵生,亢宇鑫,杨林，一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读存储介质.CN114239677B.

4. 科研项目

[1]太阳集团官方网站博士科研启动基金项目，基于有限标注的肺癌病理图像多层级分析关键技术研究，2025GK29，25万元，主持；

[2]国家自然科学基金青年项目，病理图像细胞检测关键问题研究，62106198，23万元，参与；

[3]国家科工局技术基础研究计划项目，基于多特征检测和多维度表征的信息识别，参与；

[4]陕西省自然科学基金青年一般项目，PD-L1免疫组化数字病理图像精细化定量分析方法研究，2021JQ-461，3万元，参与；

[5]西安市科学技术局人工智能技术攻关项目，机器视觉电工核心技术应用，21RGZN0019， 30万元，参与；

5. 主要奖励

国家级

[1]2021年第七届中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国赛铜奖（团队负责人）

[2]2019年第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国赛银奖

[3]2016年美国大学生数学建模竞赛国际二等奖

[4]2015年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖

省部级

[1]2025年中国大学生创新创业大赛陕西省铜奖（第一指导教师）

[2]2021年第七届中国“互联网+”大学生创新创业大赛陕西省金奖（团队负责人）

[3]2020年第七届中国“互联网+”大学生创新创业大赛陕西省银奖

[4]2019年第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛陕西省金奖，最具商业价值奖

[5]2016年全国大学生数学建模竞赛陕西省一等奖