所属学院：

计算机学院

导师类别：

硕士生导师

博士生导师

职  务：

计算机学院副院长

科研方向：

人工智能、数据挖掘和概率统计理论与方法的研究及其在医学临床诊断和金融数据分析中的应用

联系方式：

zengan@gdut.edu.cn   

硕士招生学院：

计算机学院

学科领域

科学学位：

计算机应用技术计算机系统结构

专业学位：

计算机技术

教育背景

2002.9－2005.7 华南理工大学 工学博士

1999.9－2002.7 华南理工大学 工学硕士

1995.9－1999.7 南昌航空工业学院 学士

工作经历

2005年7月－至今 广东工业大学计算机学院任教

学术兼职

IEEE会员，校级“千百十人才工程”培养对象

项目

1. 国家自然科学基金面上项目，61772143，脑老化动态复杂过程多模态知觉推理模型的研究，61万，2018/01- 2021/12，在研，主持；

2. 国家自然科学基金青年科学基金项目， 61300107，基于数据挖掘的阿尔茨海默症风险因素的动态模式探测研究，2014/01－2016/12，22万，已结题，主持；

3. 广东省省级科技计划项目，2019A050510041, 心血管病辅助诊断和干预中多模态影像处理关键技术研究, 2020/01－2021/12，100万，在研，主持；

4. 广州市科技计划项目，201804010278, 基于数据挖掘技术的老年重症患者预后评估研究, 2018/04－2021/3，20万，在研，主持；

5. 广东省自然科学基金项目，S2012010010212，基于概率图模型的老年痴呆危险因素动态模式探测，2012年10月－2014年10月，已结题，主持

主要论文

[1] Dan Pan , Longfei Jia, An Zeng*, Yin Huang,  Xiaowei Song. Early Detection of Alzheimer’s Disease using Magnetic Resonance Imaging: A Novel Approach Combining Convolutional Neural Networks and Ensemble Learning[J]. Frontiers in Neuroscience. 2020.

[2] A Zeng，X Song，J Dong，A Mitnitski，J Liu. Mortality in Relation to Frailty in Patients Admitted to a Specialized Geriatric Intensive Care Unit, Journals of Gerontology: Medical Sciences, Vol.70, No. 12, September 2015, pp: 1586-1594.

[3] PAN Dan，ZENG An*，JIA Longfei，SONG Xiaowei，Early Detection of Alzheimer's Disease Based on Deep Learning (P3-359), Alzheimer's & Dementia: The Journal of the Alzheimer's Association, 15, 7, July, 2019.

[4] PAN Dan，HUANG Yin，ZENG An*，JIA Longfei，SONG Xiaowei，Early diagnosis of Alzheimer’s disease based on deep learning and GWAS, Proceedings of The 1st International Workshop on Human Brain and Artificial Intelligence (IJCAI-HBAI 2019), Communications in Computer and Information Science (CCIS) 1072, Macau, China, August 12, 2019.

[5] Kenneth Rockwood*, An Zeng, Chris Leibman, Lisa Mucha, Arnold Mitnitski. Validation of an Informant-Reported Web-Based Data Collection to Assess Dementia Symptoms. Journal of Medical Internet Research. 2012, 14(2), e42.

[6] Zeng An*, Pan Dan, Zheng Qilun, Peng Hong, Knowledge Acquisition Approach Based on Rough Set and Principal Component Analysis, IEEE Intelligent Systems, Vol. 21, No. 2, March/April 2006, pp. 78-85.

[7] Zeng An*, Pan Dan, He Jian-bin, Prediction of MHC II-binding Peptides Using Rough Set-based Rule Sets Ensemble, Applied Intelligence，Vol.27,  No.2, 2007, pp. 153-166.

[8] 潘丹,曾安*,黎建忠, Song Xiaowei,王淑侠. An Optimization Approach Based on Collective Correlation Coefficient for Biomarker Extraction in the Classification of Alzheimers Disease, The 31st International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, Montreal, Canada, 2018.6.25-2018.6.28

[9] 曾安,贾龙飞,潘丹,Song Xiaowei.基于卷积神经网络和集成学习的阿尔茨海默症早期诊断[J].生物医学工程学杂志,2019,36(05):711-719. (EI源刊)

[10] 潘丹,贾龙飞,曾安,Song Xiaowei.生成式对抗网络在医学图像处理中的应用[J].生物医学工程学杂志,2018,35(06):970-976. (EI源刊)

[11] 黎建忠,曾安,潘丹,Song Xiaowei,郭慧,王卓薇.基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究[J].生物医学工程研究,2018,37(02):177-181. 

[12] 黄殷，曾安，潘丹，贾龙飞，SONG Xiaowei. 基于卷积神经网络和全基因组关联分析的阿尔茨海默症遗传生物标志物发现[J]. 生物医学工程研究, 2020

[13] 余国先，王可尧，傅广垣，王峻,曾安. 基于多网络数据协同矩阵分解预测蛋白质功能. 计算机研究与发展，2017,54(12)

[14] 曾安,王烈基,潘丹,黄殷. 基于FCN和互信息的医学图像配准技术研究. 计算机工程与应用, 2020.(待发表)

[15] 曾安, 张艺楠, 潘丹, XiaoWei Song. 基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络. 计算机应用, 2017, 37(9): 2585-2589.

[16] 黎建忠，曾安，潘丹*. 基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究. 生物医学工程研究, 2018, 37(2), pp. 177-181.

[17] 曾安*，郑齐弥，基于MIC的深度置信网络研究，计算机科学，2016,（08）：249~253

[18] 曾千千，曾安，潘丹，杨海东，邓杰航，基于最大信息系数的贝叶斯网络结构学习算法，计算机工程，2017，34（8）：225~230

[19] 曾安*，李晓兵等. 基于贝叶斯网络的老年重症患者的预后评估. 太原理工大学学报. 2014, vol 3: 352-357

[20] 曾安*，李晓兵等. 基于最小描述长度和K2的贝叶斯网络结构学习算法. 东北师大学报自然科学版. 2014, 46(3):53-57.

[21]ZENG An, GAO Qi-gang, PAN Dan. A Global Unsupervised Data Discretization Algorithm based on Collective Correlation Coefficient. In: Proceedings of The 24th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE'11), Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), U.S.A, June 28- July 1, 2011.

[22]Zeng An, Pan Dan, Zheng Qilun, Peng Hong, Knowledge Acquisition Approach Based on Rough Set and Principal Component Analysis, IEEE Intelligent Systems, Vol. 21, No. 2, 2006, pp. 78-85.

[23]Zeng An, Pan Dan, He Jian-bin, Prediction of MHC II-binding Peptides Using Rough Set-based Rule Sets Ensemble, Applied Intelligence，Vol.27, No.2, 2007, pp. 153-166.

[24]Pan Dan, Zheng Qilun, Zeng An, Hu Jin-song, A Novel Self-Optimizing Approach for Knowledge Acquisition, IEEE Transactions on Systems, Man And Cybernetics- Part A: Systems and Humans, Vol.32, No.4, July 2002, pp. 505-514.

[25]曾安, 郑启伦, 潘丹, 彭宏. 基于排序学习前向掩蔽模型的快速增量学习算法. 电子学报. 2004, Vol.32, No.12, pp.2051-2055.

[26]Zeng An, Pan Dan, He Jian-bin, Yu Yong-quan., A Rule Sets Ensemble for Predicting MHC II-Binding Peptides, In: Proceedings of The 19th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE'06), Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI 4031), Annecy, France, June 27-30, 2006, pp. 353-362.

[27]Zeng An, Pan Dan, Yu Yong-quan, Zeng Bi, Rule Induction for Prediction

专利

[1]. 黄殷. 曾安. 潘丹. 用于识别医学图像的计算机系统[P]. 申请号：201910661400.X, 2019-8-14.

[2]. 曾安. 邹超. 潘丹. 医学图像分类装置及系统[P]. 申请号：201910376120.4, 2019-5-7.

[3]. 曾安. 王烈基. 潘丹. 一种肿瘤位置定位系统及相关装置[P]. 申请号：201910554981.7, 2019-6-25.

[4]. 曾安. 高征. 潘丹. 一种阿尔茨海默症分类预测方法及系统[P]. 申请号：201910824406.4, 2019-9-2.

[5]. 曾安. 温创斐. 潘丹. 一种图像分类方法及系统[P]. 申请号：201910990121.8, 2019-10-17. 

[6]. 潘丹, 曾安，黄殷.一种阿尔茨海默症遗传生物标志物确定方法及系统；申请号：2019104502480；状态：实审；

[7]. 曾安，聂文俊. 基于双向长短时记忆模型的股票推荐方法及系统；申请号：2019100084940；状态：实审；

[8]. 潘丹, 曾安，贾龙飞. 基于集成学习的阿尔茨海默症确定方法及系统；申请号：2018111672937；状态：实审；

[9]. 曾安. 王烈基. 潘丹.基于全卷积神经网络和互信息的医学图像配准方法及系统；申请号：2018111670382；状态：实审

[10]. 石祖旭. 曾安. 基于树型结构网格矢量量化的点云渲染方法、系统及装置；申请号：2018102618647；状态：实审

[11]. 潘丹. 曾安. 黎建忠. 基于支持向量机的阿尔茨海默症特征分类方法及系统；申请号：2017112860765；状态：实审

[12]. 潘丹. 曾安. 黎建忠. 基于总体相关系数的阿尔茨海默症特征提取方法及系统；申请号：201711286045X；状态：实审

[13]. 潘丹. 曾安. 黎建忠. 基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法、系统及装置；申请号：2017112841938；状态：实审

[14]. 潘丹. 曾安. 张艺楠. 一种基于人工蜂群的深度置信网络参数寻优方法及系统；申请号：2017106526264；状态：实审

[15]. 徐小强. 曾安. 一种融合用户信任关系和评论信息的个性化推荐方法[P]. 申请号：201611116764.2