◎研究方向
主要研究计算机视觉、机器学习与人工智能相关理论与方法，重点关注迁移学习、领域泛化、半监督学习等方向，并应用于医学图像分析及其他智能感知与分析领域。 ◎学习与工作经历
2014.9-2018.7，石油大学（华东），工学学士；
2018.9-2021.7，吉林大学，工学硕士；
2021.9-2026.7，吉林大学，工学博士；
2026.9-至今，中国石油大学（华东），计算数学系，讲师。 ◎承担和参与项目
1.近年来，参与的代表性科研项目：
（1）胶质瘤MRI图像精细化智能分割关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，2023-2026。
（2）医疗AI辅助诊断中领域泛化的医学图像去偏分割新技术，吉林省科技发展计划重点研发项目，2023-2025。 ◎论文
1.第一作者主要论文：
（1）Jincai Song, Haipeng Chen, Jun Qin, Na Zhao. Dual-supervised Asymmetric Co-training for Semi-supervised Medical Domain Generalization[J], IEEE Transactions on Multimedia, 2026.
（2）Jincai Song, Haipeng Chen, Yingda Lyu, Weizhi Nie, An-An Liu. Causality-inspired Unsupervised Domain Adaptation with Target Style Imitation for Medical Image Segmentation[J], IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2025.
2.其他作者主要论文：
（1）Haipeng Chen, Honghong Ju, Jun Qin, Jincai Song, Yingda Lyu, and Xianzhu Liu. Dataset-level Color Augmentation and Multi-scale Exploration Methods for Polyp Segmentation[J]. Expert Systems with Applications, 2025.
（2）Yu Liu, Haipeng Chen, Guihe Qin, Jincai Song, Xun Yang. Bias Mitigation and Representation Optimization for Noise-Robust Cross-modal Retrieval[J]. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 2024.
（3）Mingxiu Zhang, Yu Wang, Zenan Shi, Jincai Song. A Multi-Scale Adaptive Active Selection Strategy in Semi-supervised Medical Image Segmentation[J]. Multimedia Systems, 2026.
◎学术兼职
担任IEEE TCSVT, IEEE TMI, MS, Scientific Reports, AAAI等期刊、会议的审稿人。
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