Forschungsschwerpunkte
- Computer Vision
- Pattern Recognition
Vita
Akademische Ausbildung
- Stipendiat im Nachwuchsförderungsprogramm der Schweizerischen Eidgenossenschaft
- Habilitation, Erlangung der Venia legendi für Mustererkennung und Bildanalyse, Universität Bern, Schweiz
- Promotion zum Dr. phil. nat. an der Universität Bern, Schweiz. Dissertationsthema: "Ein modellbasiertes System zur Erkennung dreidimensionaler Objekte in Bildern", Betreuer: Prof. Dr. Horst Bunke
- Stipendiat des Kantons Bern, Schweiz
- Studium der Informatik (Bachelor) an der Peking University, China
Beruflicher Werdegang
- Professur (C4) für Informatik an der Westfälische Wilhelms-Universität Münster
- Professur (C3) für Informatik an der Technischen Universität Berlin
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Kantonsspital St. Gallen, Schweiz
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Assistent und Oberassistent) am Institut für Informatik der Universität Bern, Schweiz (Leitung: Prof. Dr. Horst Bunke)
Mitgliedschaften und Aktivitäten in Gremien
- Co-Chair of Program Committee of the International Symposium on Computational Models in Life Sciences (CMLS)
- Co-Chair des Workshops on Graph-based Representations in Pattern Recognition (GbR)
- Co-Chair des International Workshop on Mobile Multimedia Processing (WMMP)
- Co-Chair des Programmkomitees der International Conference on Medical Biometrics (ICMB)
- Co-Chair des Computer Vision Tracks im Rahmen der International Conference on Pattern Recognition
- Co-Chair of International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns
- Co-Chair of Track on Retinal Image Analysis, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Munich
- Co-Chair der International Conference on Medical Biometrics (ICMB)
- Co-Chair des International Workshop on Mobile Multimedia Processing (WMMP)
- Member of Steering Committee of CAIP series (International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns)
- Editor-in-Chief des International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
- Mitglied des Editorial Boards des International Journal of Functional Informatics and Personalised Medicine
- Mitglied des Editorial Boards der Electronic Letters of Computer Vision and Image Analysis
- Mitglied des Editorial Boards des International Journal of Image and Graphics
- Mitglied des Editorial Advisory Boards des International Journal of Neural Systems
- Mitglied des Editorial Advisory Boards des International Journal of Bio-Sciences and Technology
- Mitglied des Editorial Boards der Zeitschrift "Pattern Recognition"
- Mitglied des Editorial Boards der IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B
- Mitglied des Editorial Boards des Chinese Science Bulletin
- Mitglied des Editorial Advisory Boards des Open Artificial Intelligence Journal
Publikationen
- Wolff, Matthias, Eilers, Florian, und Jiang, Xiaoyi. im Druck. „CVKAN: Complex-valued Kolmogorov-Arnold Networks.“ Preprint. In Proc. of IJCNN doi: 10.48550/arXiv.2502.02417.
- Tu, P, Ye, H, Shi, H, Young, J, Xie, M, Zhao, P, Zheng, C, Jiang, X, und Chen, X. . „Phase-specific augmented reality guidance for microscopic cataract surgery using spatiotemporal fusion network.“ Information Fusion, Nr. 113: 102604.
- Xiao, J, Li, Y, Tian, Y, Jiang, X, Wang, Y, und Wang, S. . „Optimising allocation of marketing resources among offline channel retailers: A bi-clustering-based model.“ Journal of Business Research, Nr. 186: 114914.
- Zhang, J, und Jiang, X. im Druck. „Evolutionary training set pruning for boosting interpolation kernel machines.“ In Pattern Recognition Applications and Methods
- Chen, J, Pi, D, Jiang, X, Gao, F, Wang, B, und Chen, Y. . „EEGCiD: EEG condensation into diffusion model.“ IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Nr. 22: 8502–8518.
- Xu, J, Gao, J, Jiang, S, Wang, C, Smedby, Ö, Wu, Y, Jiang, X, und Chen, X. im Druck. „Automatic segmentation of bone graft in maxillary sinus via distance constrained network guided by prior anatomical knowledge.“ IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
- Lixiang, Xu, Jiawang, Peng, Xiaoyi, Jiang, Enhong, Chen, und Bin, Luo. . „Graph neural network based on graph kernel: A survey.“ Pattern Recognition, Nr. 161: 111307.
- Elischberger, Frederik, und Jiang, Xiaoyi. . „Deep Learning meta architecture to detect spatially coherent coarse grain regions in ultrasonic data.“ NDT and E International, Nr. 153: 103342.
- Jin, Xiao, Sihan, Li, Yuhang, Tian, Jing, Huang, Xiaoyi, Jiang, und Shouyang, Wang. . „Example dependent cost sensitive learning based selective deep ensemble model for customer credit scoring.“ Scientific Reports, Nr. 15 6000. doi: 10.1038/s41598-025-89880-7.
- Wei, Xu, Lixiang, Xu, und Xiaoyi, Jiang. im Druck. „Resistance distance guided node injection attack on graph neural networks.“ In Prof. of GbR
- Eilers, Florian, und Jiang, Xiaoyi. im Druck. „Initializing complex-valued neural networks from their pretrained real-valued counterparts.“ In Proc. of IJCNN
- Steinhorst, Phil, Duhme, Christof, Jiang, Xiaoyi, und Vahrenhold, Jan. . „Recognizing Patterns in Productive Failure.“ In Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, herausgegeben von Lina Battestilli, Samuel Rebelsky und Libby Shoop. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3626252.3630915.
- Xiao, J, Zhong, Y, Jia, Y, Wang, Y, Jiang, X, und Wang, S. . „A novel deep ensemble model for imbalanced credit scoring in internet finance.“ International Journal of Forecasting, Nr. 40 (1): 348–372.
- Xiao, J, Wen, Z, Jiang, X, Yu, L, und Wang, S. . „Three-stage research framework to assess and predict the financial risk of SMEs based on hybrid method.“ Decision Support Systems, Nr. 177: 114090.
- Chen, J, Pi, D, Jiang, X, Xu, Y, Chen, Y, und Wang, X. . „Denosieformer: A transformer based approach for single-channel EEG artifact removal.“ IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Nr. 73: 1–16.
- Eminaga, o, Saad, F, Tian, Z, Wolffgang, U, Karakiewicz, P, Ouellet, V, Azzi, F, Spieker, T, Helmke, B, Graefen, M, Jiang, X, Xing, L, Witt, J, Trudel, D, und Leyh-Bannurah, SM. . „Artificial intelligence unravels interpretable malignancy grades of prostate cancer on histology images.“ npj Imaging, Nr. 2: 6.
- Zhang, J, und Jiang, X. . „Classification performance boosting for interpolation kernel machines by training set pruning using genetic algorithm.“ In Prof. of ICPRAM, herausgegeben von M. Castrillon-Santana, M.De Marsico und A. Fred. Rome: SciTePress.
- Hegselmann, S, Shen, Z, Gierse, F, Agrawal, M, Sontag, D, und Jiang, X. . „A data-centric approach to generate faithful and high quality patient summaries with large language models.“ In Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL), herausgegeben von N.A.. New York: MLResearchPress.
- Rexeisen, R, und Jiang, X. . „Challenging the robustness of image registration similarity metrics with adversarial attacks.“ In Biomedical Image Registration, herausgegeben von M. Modat, I. Simpson, Ž. Špiclin, W. Bastiaansen, A. Hering und T.C.W. Mok. N.A.: Springer.
- Zhang, J, Liu, CL, und Jiang, X. . „Polynomial kernel learning for interpolation kernel machines with application to graph classification.“ Pattern Recognition Letters, Nr. 186: 7–13.
- Manongga, WC, Chen, RC, und Jiang, X. . „Enhancing road marking sign detection in low-light conditions with YOLOv7 and contrast enhancement techniques.“ International Journal of Applied Science and Engineering, Nr. 21 (3): 2023515.
- Zhang, J, und Jiang, X. . „Regularization of interpolation kernel machines.“ In Proc. of ICPR, herausgegeben von A.Antonacopoulos et al.. Cham: Springer Nature.
- Rezaei, S, und Jiang, X. . „Superpixel-based sparse labeling for efficient and certain medical image annotation.“ In Proc. of ICPR, herausgegeben von A.Antonacopoulos et al.. Cham: Springer Nature.
- Duhme, C, Lippe, C, Voerr, V, und Jiang, X. . „Transformer-based parameter fitting of models derived from Bloch-McConnell Equations for CEST MRI analysis.“ In Proc. of MLMI@MICCAI, herausgegeben von X Xu, Z Cui, I Rekik, X Ouyang und K Sun. Cham: Springer Publishing.
- Leenings, R, Konowski, M, Winter, NR, Ernsting, J, Fisch, L, Barkhau, C, Dannlowski, U, Lügering, A, Jiang, X, und Hahn, T. . „C-TRUS: A novel dataset and initial benchmark for colon wall segmentation in transabdominal ultrasound .“ In Proc. of ASMUS@MICCAI, herausgegeben von A Gómez, V Khanal, AP King und AL Namburete. Cham: Springer Publishing.
- Oehm, JB, Wenning, O, Storck, M, Jiang, X, und Varghese, F. im Druck. „Automatic extraction of medication data from semi-structured prescriptions.“ In Proc. of MIE
- Kara, AC, Rana, D, Glorius, F, und Jiang, X. im Druck. „ChemGraph Explainer: A graphical user interface for explaining predictions of graph neural networks in chemistry.“ In Proc. of ECML Workshop ML4CCE
- Nienkötter, A, und Jiang, X. . „Kernel-based generalized median computation for consensus learning.“ IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Nr. 45 (5): 5872–5888.
- Hegselmann, S, Buendia, A, Lang, H, Agrawal, M, Jiang, X, und Sontag, D. . „TabLLM: Few-shot classification of tabular data with large language models.“ In Proceedings of the 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Bd. 206 aus PMLR - Proceedings of Machine Learning Research, herausgegeben von N.A.. 2023: MLResearchPress.
- Tistarelli, M, Dubey, SR, Singh, SK, und Jiang, X, Hrsg. . Computer Vision and Machine Intelligence Cham, Switzerland: Springer Nature.
- Eilers, F, und Jiang, X. . „Building blocks for a complex-valued transformer architecture.“ In Proc. of ICASSP, herausgegeben von N/A. N/A: Wiley-IEEE Press.
- Xiao, J, Tian, Y, Jia, Y, Jiang, X, Yu, L, und Wang, S. . „Black-box attack-based security evaluation framework for credit card fraud detection models.“ INFORMS Journal on Computing, Nr. 35 (5): 986–1001.
- Sandmann, S, Richter, S, Jiang, X, und Varghese, J. . „Reconstructing clonal evolution - a systematic evaluation of current bioinformatics approaches.“ International journal of environmental research and public health, Nr. 20: 5128.
- Dewi, C, Chen, RC, Zhuang, YC, Jiang, X, und Yu, H. . „Recognizing road surface traffic signs based on Yolo models considering image flips.“ Big Data and Cognitive Computing, Nr. 7: 54.
- Zhang, J, Liu, CL, und Jiang, X. . „Quadratic kernel learning for interpolation kernel machine based graph classification.“ In Proc. of Int. Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition (GbR), herausgegeben von M. Vento, P. Foggia, D. Conte und V. Carletti. Cham, Switzerland: Springer.
- Zhang, J, Liu, CL, und Jiang, X. . „Interpolation kernel machines: Reducing multiclass to binary.“ In Proc. of Int. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), herausgegeben von N. Tsapatsoulis und et al.. Cham, Switzerland: Springer.
- Jiang, X, und Nienkötter, A. . „Generalized median computation for consensus learning: A brief survey.“ In Proc. of Int. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), herausgegeben von N, Tsapatsoulis und et al.. Cham, Switzerland: Springer.
- Kuhlmann, F, Rothaus, K, Jiang, X, Faatz, H, Pauleikhoff, D, und Gutfleisch, M. . „3D retinal vessel segmentation in OCTA volumes: Annotated dataset MORE3D and hybrid U-net with flattening transformation.“ In Proc. of DAGM GCPR, herausgegeben von U.Köthe and C. Rother. Heidelberg: Springer.
- Dewi, C, Chen, RC, Yu, H, und Jiang, X. . „XAI for image captioning using SHAP.“ Journal of Information Science and Engineering, Nr. 39: 711–724.
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- Cebollada, S, Paya, L, Jiang, X, und Reinoso, O. . „Development and use of a convolutional neural network for hierarchical appearance-based localization.“ Artificial Intelligence Review, Nr. 55 (4): 2847–2874.
- Drees, D, Eilers, F, und Jiang, X. . „Hierarchical random walker segmentation for large volumetric biomedical images.“ IEEE Transactions on Image Processing, Nr. 31: 4431–4446. doi: 10.1109/TIP.2022.3185551.
- Drees, D, Eilers, F, Bian, A, und Jiang, X. . „A Bhattacharyya coefficient-based framework for noise model-aware random walker image segmentation.“ In Proc. of GCPR, herausgegeben von B Andres, F Bernard, D Cremers, S Frintrop, B Goldlücke und I Ihrke. Cham, Switzerland: Springer Nature.
- Dewi, C, Chen, RC, Jiang, X, und Yu, H. . „Deep convolutional neural network for enhancing traffic sign recognition developed on Yolo V4.“ Multimedia Tools and Applications, Nr. 81 (26): 37821–37845.
- Xu, J, Zeng, B, Egger, J, Wang, C, Smedby, Ö, Jiang, X, und Chen, X. . „A review on AI-based medical image computing in head and neck surgery.“ Physics in Medicine and Biology, Nr. 67: 17TR01.
- Dubey, A, Singh, SK, und Jiang, X. . „Leveraging CNN and transfer learning for classification of histopathology images.“ In Proc. of MIND, herausgegeben von Khare N, Tomar DS, Ahirwal MK, Semwal VB und V Soni. Cham, Switzerland: Springer Nature.
- Chen, A, Wang, S, Jiang, X, Yan, S, Bian, A, Xu, W, Zeng, J, und Deng, T. . „Optical aerosol sizing method without prior refractive index.“ Measurement, Nr. 204: 112072.
- Gupta, S, Singh, SK, und Jiang, X. im Druck. „Leveraging tri-planar views and weighted average fusion technique to classify lung nodule malignancy.“ In Proc. of CVIP
- Dewi, C, Chen, RC, Chang, CW, Wu, SH, Jiang, X, und Yu, H. . „Eye aspect ratio for real-time drowsiness detection to improve driver safety.“ Electronics, Nr. 11 (19) 3183. doi: 10.3390/electronics11193183.
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- Elischberger, F, Bamberg, B, und Jiang, X. . „Deep learning based detection of segregations for ultrasonic testing.“ IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Nr. 71
- Sandmann, S, Richter, S, Jiang, X, und Varghese, J. . „Exploring current challenges and perspectives for automatic reconstruction of clonal evolution.“ Cancer Genomics and Proteomics, Nr. 19: 194–204. doi: 10.21873/cgp.20314.
- Kuhlmann, J, Rothaus, K, Jiang, X, Heimes-Bussmann, B, Faatz, H, Book, M, und Pauleikhoff, D. . „Axial stretching of vessels in the retinal vascular plexus with 3D OCT-Angiograph.“ Translational Vision Science & Technology, Nr. 11 (2)
- Wang, TQ, Jiang, X, und Liu, CL. . „Query pixel guided stroke extraction with model-based matching for offline handwritten Chinese characters.“ Pattern Recognition, Nr. 123: 108416.
- Flint, C, Cearns, M, Opel, N, Redlich, R, Mehler, DMA, Emden, D, Winter, NR, Leenings, R, Eickhoff, SB, Kircher, T, Krug, A, Nenadic, I, Arolt, V, Clark, S, Baune, BT, Jiang, X, Dannlowski, U, und Hahn, T. . „Systematic Misestimation of Machine Learning Performance in Neuroimaging Studies of Depression.“ Neuropsychopharmacology, Nr. 46: 1510–517. doi: 10.1038/s41386-021-01020-7.
- Leenings, R, Winter, N, Plagwitz, L, Holstein, V, Ernsting, J, Steenweg, J, Gebker, J, Sarink, K, Emden, D, Grotegerd, D, Opel, N, Risse, B, Jiang, X, Dannlowski, U, und Hahn, T. . „PHOTONAI - A Python API for rapid machine learning model development.“ PloS one, Nr. 16 (7): e0254062.
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- Spiesshoefer, J, Hegerfeld, N, Gerdes, M, Klemm, S, Gorbachevski, M, Radke, R, Tuleta, I, Passino, C, Jiang, X, Sciarrone, S, Randerath, W, Dreher, M, Boentert, M, und Giannoni, A. . „Effects of central apneas on sympathovagal balance and hemodynamics at night: impact of underlying systolic heart failure.“ Sleep and Breathing, Nr. 25: 965–977.
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- Leenings, R, Winter, NR, Plagwitz, L, Holstein, V, Ernsting, J, Sarink, K, Fisch, L, Steenweg, J, Kleine-Vennekate, L, Gebker, J, Emden, D, Grotegerd, D, Opel, N, Risse, B, Jiang, X, Dannlowski, U, und Hahn, T. . „PHOTONAI-A Python API for rapid machine learning model development.“ PloS one, Nr. 16 doi: 10.1371/journal.pone.0254062.
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- Blanger, L, Hirata, N, und Jiang, X. . „Reducing the need for bounding box annotations in object detection using image classification data.“ Beitrag präsentiert auf der 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, online
- Xu, J, Liu, J, Zhang, D, Zhou, Z, Jiang, X, Zhang, C, und Chen, X. . „Automatic mandible segmentation from CT image using 3D fully convolutional neural network based on DenseASPP and attention gates.“ International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Nr. 16: 1785–1794.
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- Jiang, XY, und Bunke, H. . „Determination of the symmetries of polyhedra and an application to object recognition.“ In Computational geometry---methods, algorithms and applications (Bern, 1991), Lecture Notes in Comput. Sci. Berlin: Springer VDI Verlag.
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Recognizing 3-D objects in needle maps.“ Beitrag präsentiert auf der 10th Int. Conf. on Pattern Recognition, Informatik Fachberichte 251, Atlantic City, New Jersey Springer.
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Erkennung von 3-D Objekten im Nadeldiagramm mithilfe von Konsistenzbedingungen.“ Beitrag präsentiert auf der 14th German Workshop on Arti cial Intelligence GWAI-90, Informatik Fachberichte 254 Springer.
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Detektion von Symmetrien polyedrischer Objekte.“ Beitrag präsentiert auf der 12th German Pattern Recognition Symposium (DAGM), Informatik Fachberiche 254
- Glauser, T, Gmür, E, Jiang, X, und Bunke, H. . „Deductive generation of vision representations from CAD-models.“ Beitrag präsentiert auf der 6th Scand. Conf. on Image Analysis, Oulu, Finland
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Recognition of overlapping convex objects using interpretation tree search and EGI matching.“ Beitrag präsentiert auf der SPIE Conf. on Applications of Digital Image Processing XII, San Diego
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Segmentation of the needle map of objects with curved surfaces.“ Pattern Recognition Letters, Nr. 10 (3): 181–187.
- Jiang, X, und Bunke, H. . „Segmentierung von Nadeldiagrammen von Objekten mit gekrümmten Obeächen.“ Beitrag präsentiert auf der 10th German Pattern Recognition Symposium (DAGM), Informatik Fachbereichte 180, Zürich Springer.
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Prof. Dr. Xiaoyi Jiang
