康佳

构建了一个对不同脑区中神经细胞数目进行3D检测与数值分析的工作流程。

基于active contour和Elastix等算法，将显微成像的大脑切片图像配准到Allen Brain Atlas。

提出了基于深度学习和Hessian矩阵增强的细胞体识别算法，实现了对分布不均匀细胞体的精准分割。

利用多尺度Hessian矩阵增强以及graph-cut算法实现血管结构的分割。

通过研究增强CT的多材料分解实现血管腔与血管壁的分别，自动计算血管壁/腔体积比。

设计了一种基于深度学习的目标跟踪方法，帮助HoloLens跟踪和预测VR-AR手术系统中手柄的位置，精度提高到97.5%，速度提高到约46帧/秒。

采用双字典学习和稀疏表示方法解决6D位姿估计问题，可用于引导探针在患者气道内的运动。

研究基于机器学习的图像视频压缩传输算法。

加入“酒类3D指纹图谱分析技术研究”国家级项目，主要负责根据酒类样本的全二维气象色谱图建立酒类分类器，更高精度地区分酒的种类和品质。