刘尚旺，男，中共党员，副教授，博士，硕士生导师。
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通信地址：河南师范大学计算机与信息工程学院
邮 编：453007
电子邮箱：shwl08@126.com
个人简历
刘尚旺，男，1973年1月生，中共党员，副教授，博士，硕士生导师。1996年毕业于郑州航空工业管理学院物资管理工程专业，获工学学士。2006-2009年，在西北农林科技大学信息工程学院计算机应用专业攻读硕士，获工学硕士学位。2009-2012年，在西北农林科技大学机械与电子工程学院农业电气化专业攻读博士，获工学博士学位。2012年至今，在河南师范大学计算机与信息工程学院从事教学与科研工作。
出国经历
2017年，由国家留学基金委资助，获得公派出国留学资格。以访问学者身份，在加拿大渥太华大学完成计算机科学与技术专业访学项目。
2019年，由国家留学基金委获批：到美国凯斯西储大学进行智慧医疗留学一年的资格。
研究方向
深度学习、生物图像处理，计算机视觉，物联网视频图像感知等。
科研成果与奖励
1. 2014年 获得河南省科技进步贰等奖1项，主要参加人
2. 2014年7月 指导本科生获第十届“博创杯”全国大学生嵌入式物联网设计大赛全国总决赛本科组三等奖1项
3. 2014年12月 指导研究生数学建模竞赛获全国三等奖1项
4. 2015年8月 指导本科生获全国大学生物联网设计竞赛华东赛区一等奖1项
5. 2015年3月 指导本科生获第二届全国高校物联网应用创新大赛华中赛区二等奖1项、三等奖1项
6. 2014年8月 指导本科生获首届全国高校物联网应用创新大赛华中赛区三等奖2项
7. 2013年11月 指导本科生“挑战杯”竞赛获省级二等奖1项
8. 2015年6月 被评为校级研究生科技创新优秀指导老师
9. 2016年6月 指导本科生获第三届河南省大学生机器人竞赛创新设计比赛、舞蹈（人形）比赛三等奖2项
10. 2016年5月 被评为校级优秀实习指导教师
11. 2016年6月 被评为校级优秀共产党员
12. 2016年6月 指导本科生获得国家级大学生创新项目1项
13. 2017年3月 指导本科生获世界机器人和全国机器人大赛一等奖和二等奖各1项
14. 2020年6月 被评为校级研究生科技创新优秀指导老师
15. 2020年6月 指导国家级大学生创新创业项目：“云语音”智能交互识别垃圾分类关键技术研究”, 202010476039, 优秀项目，并推荐参加教育部年会
16. 2022年6月 指导国家级大学生创新创业项目：“面向密闭空间人类多模态情绪识别研究”，202210476073
17.2025年9月 指导国家级大学生创新创业项目：“基于 Mamba-UNet 的肝脏医学影像精准分割算法研究”, 202510476008
科研项目
1.河南省科技攻关项目，242102210051，面向小样本医学图像的深度学习关键技术研究，2024/01-2025/12，已结题，主持
2.国家自然科学基金项目，U1304607，生物可信性频域视觉注意模型及其图像多语义快速获取方法研究，2014/01-2016/12，已结题，主持
3. 基于场景分类的高分辨率遥感图像地物信息提取方法研究, 河南省高等学校重点科研项目, 21A520022, 已结题，主持
4. 教育部协同创新项目，2017，基于项目问题的物联网教改方法研究，2018/01-2020/12，已结题，主持
5. 河南省高等学校重点科研项目，15A520080，物联网感知中快速语义图像分割方法研究，2015/01-2017/12，已结题，主持
6. 国家自然科学基金项目，61602158，基于同态加密的密文图像可逆信息隐藏研究，2017/01-2019/12，已结题，主持
7. 国家自然科学基金项目，61370169，不确定性知识获取的粒计算方法及其应用研究，2014/01-2017/12，已结题，参加
8. 国家自然科学基金项目，31101075，基于机器视觉的喷药机器人杂草识别和导航方法研究，2012/01-2014/12，已结题，参加
9. 国家自然科学基金项目，60975007，基于生物视觉机制的语义图像检索模型及方法，2010/01-2012/12，已结题，参加
10. 财政部、科技部专项，XTG2009-25，生产现场数据采集及可视化系统研究与开发，2009/02-2010/12，已结题，参加
11. 财政部、科技部专项，XTG2008-27-2，农业实验示范站信息服务体系开发，2008/09-2009/12，已结题，参加
近5年公开发表学术论文：
[1] Dual-domain guided vision Mamba network for medical image segmentation[J]. Shangwang Liu, Mengjiao Zhao, Yinghai Lin. Expert Systems with Applications,Volume 291,2025,128512.(SCI 1区)
[2] Context-aware Network with Enhanced Local Information for Medical Image Segmentation[J].Shangwang Liu, Hongwei Wang, Yinghai Lin, Xianglian Jin, Yusen Wang & Yulin Cheng. Pattern Anal Applic 28, 122 (2025).(SCI 4区)
[3] Multi-scale feature fusion based SAM for high-quality few-shot medical image segmentation[J].Shangwang Liu, Ruonan Xu. Computer Vision and Image Understanding, Volume 258, 2025, 104389.(CCF-B)
[4] IDSNet: Unifying local and global context for skin lesion image segmentation[J]. Shangwang Liu, Peixia Wang, Yinghai Lin, Bingyan Zhou. Biomedical Signal Processing and Control, Volume 108, 2025, 107961.(SCI 2区)
[5] Frequency-Enhanced Lightweight Vision Mamba Network for Medical Image Segmentation[J]. Liu Shangwang, Lin Yinghai, Liu Danyang, Wang, Peixia, Zhou Bingyan, Si Feiyan. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025(Pt.1):74.(SCI 2区)
[6] RTNet: a residual t-shaped network for medical image segmentation[J]. Shangwang Liu, Yinghai Lin, Danyang Liu, Guoqi Liu & Hualei Shen Multimed Tools Appl 83, 74939–74954 (2024).(SCI 4区)
[7] DPNet: A dual-attention patching network for breast tumor segmentation in an ultrasound image[J].Shangwang Liu, Danyang Liu & Yinghai Lin Multimedia Systems 30, 355 (2024).(SCI 3区)
[8] Efficient and real-time skin lesion image segmentation using spatial-frequency information and channel convolutional networks[J]. Shangwang Liu, Bingyan Zhou, Yinghai Lin & Peixia Wang . J Real-Time Image Proc 21, 165 (2024).(SCI 4区)
[9] MS-UNet: A Novel Multi-scale U-shaped Network for COVID-19 CT Image Segmentation[J]. Shangwang Liu，Feiyan Si，Xiufang Tang, Tongbo Cai. Information Technology and Control, Vol. 53 No. 4 (2024).(SCI 4区)
[10] CSUnet: a dual attention and hybrid convolutional network for polyp segmentation[J].Shangwang Liu, Feiyan Si & Yinghai Lin. Signal, Image and Video Processing, 18, 8445–8456 (2024).(SCI 4区)
[11] SMRU-Net: skin disease image segmentation using channel-space separate attention with depthwise separable convolutions[J]. Shangwang Liu, Peixia Wang, Yinghai Lin & Bingyan Zhou. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, 2024, 7(3): 93.(SCI 4区)
[12] FreqSNet: a multiaxial integration of frequency and spatial domains for medical image segmentation[J]. Shangwang Liu, Yinghai Lin and Danyang Liu. Physics in Medicine & Biology, Volume 69, Number 14:145011. (SCI 3区)
[13] S. Liu, T. Cai, X. Tang and C. Wang, MRL-Net: Multi-scale Representation Learning Network for COVID-19 Lung CT Image Segmentation, in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, doi: 10.1109/JBHI.2023.3285936.(SCI 2区)
[14 Shangwang Liu, Tongbo Cai, Xiufang Tang, Yangyang Zhang, Changgeng Wang, COVID-19 diagnosis via chest X-ray image classification based on multiscale class residual attention[J], Computers in Biology and Medicine, 2022, 149: 106065_1-15. (SCI 2区)
[15] Liu S, Tang X, Cai T, Zhang Y, Wang C. COVID-19 CT image segmentation based on improved Res2Net[J]. Med Phys. 2022, 49(12): 7583-7595. https://doi.org/10.1002/mp.15882. (SCI 3区)
[16] Liu S, Cai T, Tang X, et al. Visual recognition of traffic signs in natural scenes based on improved RetinaNet[J]. Entropy, 2022, 24(1): 112_1-17. (SCI 3区)
[17] Liu S, Yang L. BPDGAN: A GAN-Based Unsupervised Back Project Dense Network for Multi-Modal Medical Image Fusion[J]. Entropy 2022, 24(12): 1823_1-16. (SCI 3区)
[18] Liu, S., Zhang, H., Jin, S., Song, J., Zhang, J., & Liu, L. Location Prediction and Image Recognition of Asian Hornet Based on Deep Learning[C]. In International conference on Big Data Analytics for Cyber-Physical-Systems (pp. 1325-1333). Springer, Singapore (2021, December). (EI会议)
[19] 刘尚旺, 侯旺旺, 赵欣莹. 基于 DPMM 和 MRF 的高分辨率遥感图像无监督对象分割[J]. 仪器仪表学报, 2018, 39(11): 222-231. (EI)
[20] 刘尚旺, 张新明, 张非. 改进字体自适应神经网络的图像字符编辑方法[J]. 计算机应用, 2022: 42( 7), 2227 - 2238.
[21] 刘尚旺, 刘承伟, 张爱丽. 基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类[J]. 计算机应用, 2020, 40(4): 990-995.
国家发明专利：
[1] 改进FANnet生成网络的图像字符编辑方法. 2021-05-12, 中国, ZL 2021 1 0525020.0(授权）
[2] 基于分割网络Ref-Net进行新冠肺炎CT影像语义分割的方法. 2025-06-20, 中国, ZL202210903236.0(授权)
学术专著：
刘尚旺(#)(*); 孙林, 物联网视频图像感知新技术, 科学出版社, 2016.4