职称

讲师

电子邮件

yuehua_liu@shu.edu.cn

办公室

计409室

研究方向

结合人工智能、大数据分析、深度学习以及大模型等新一代信息技术，赋能工业物联网异常检测/故障诊断、智慧医疗等

个人简介

刘月华，主持国家自然科学青年基金，上海市“科技创新行动计划”启明星项目，获批上海市“浦江人才”。师从澳大利亚Dillon Tharam教授（IEEE Life Fellow，引用量超2万次），2021年博士毕业于澳大利亚La Trobe大学。同年，加入飞利浦研究院担任研究科学家。2023年，加入上海大学计算机工程与科学学院。主要研究领域涵盖人工智能、大数据分析、工业物联网以及大模型等新一代信息技术，为智慧工业、智慧医疗等行业提供创新的技术解决方案。已在NPJ Digital Medicine (Nature子刊)、IEEE TII、IEEE IOTJ、IEEE JBHI、AAAI等国际顶尖期刊、会议发表学术论文10余篇。其单篇论文最高被引用超过200次，有5篇论文的引用次数超过百次。近五年，以第一作者或通讯作者身份发表了7篇高影响力论文，总影响因子达到71.6，谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=tnUmqKgAAAAJ&hl=en&oi=ao

曾获澳大利亚免学费奖学金和生活费奖学金（当年度全院唯一），作为技术骨干参与研发的智能监测项目在澳大利亚BigInsights Data & AI 创新奖中获得了2018 年物联网行业最佳开发应用奖（Best Industry Application of IoT）。博士论文于2021年被提名并成功获得了Nancy Millis 奖章（专业第一），受邀作为代表在全校毕业典礼进行发言。

教育背景

2017-2021, Latrobe大学, 计算机科学与信息技术专业, 博士

主要工作经历

2023-至今, 上海大学，助理教授

2021-2023, 飞利浦亚洲研究院，研究科学家岗位

科研项目

2026-2028，国家自然科学青年基金项目，负责人

2025-2027, 上海市“科技创新行动计划”启明星项目，负责人

2025-2026，上海市白玉兰人才计划“浦江项目”，负责人

代表性论文或专著

完整论文见谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=tnUmqKgAAAAJ&hl=en&oi=ao

· Yuehua Liu, Wenjin Yu, Tharam Dillon. 2024，Regulatory responses and approval status of artificial intelligence medical devices with a focus on China. NPJ Digital Medicine (Nature 子刊，第一作者)

· Yuehua Liu; Wenjin Yu; Tharam Dillon; Wenny Rahayu; Ming Li; Empowering IoT predictive maintenance solutions with AI: A distributed system for manufacturing plant-wide monitoring, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 18(2): 1345-1354（第一作者，IF: 11.7）

· Yuehua Liu; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Tharam Dillon; An Evaluative Study on IoT ecosystem for SmartPredictive Maintenance (IoT-SPM) in Manufacturing: Multi-view Requirements and Data Quality, IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(13): 11160-11184（第一作者，IF: 8.2）

· Yuehua Liu; Tharam Dillon; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Fahed Mostafa; Noise removal in the presence of significant anomalies for industrial IoT sensor data in manufacturing, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(8): 7084-7096（第一作者，IF: 8.2）

· Yuehua Liu; Tharam Dillon; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Fahed Mostafa; Missing value imputation for industrial IoT sensor data with large gaps, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(8): 6855-6867（第一作者，IF: 8.2）

· Wenjin Yu; Yuehua Liu*; Tharam Dillon; Wenny Rahayu; Edge computing-assisted IoT framework with an autoencoder for fault detection in manufacturing predictive maintenance, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 19(4): 5701-5710（通讯作者，IF: 11.7）

· Wenjin Yu, Yuehua Liu*, Tharam Dillon, Wenny Rahayu, Fahed Mostafa. An Integrated Framework for Health State Monitoring in a Smart Factory Employing IoT and Big Data Techniques. IEEE Internet of Things Journal，2021，9(3):2443-54 (通讯作者，IF: 8.2)

· Yuehua Liu, Feilong Cao, Jianwei Zhao, J Chu. Segmentation of white blood cells image using adaptive location and iteration. IEEE journal of biomedical and health informatics, 2017, 21 (6), 1644-1655. (第一作者)

· Wenjin Yu, Tharam Dillon, Fahed Mostafa, Wenny Rahayu, and Yuehua Liu. A global manufacturing big data ecosystem for fault detection in predictive maintenance. IEEE Transactions on Industrial Informatics，2019，16(1):183-92 (IF: 11.7)

· Keke Wang, Yuehua Liu, Hongxin Chen, Wenjin Yu, Jiayin Zhou, and Xiaoying Wang. Fully automating LI-RADS on MRI with deep learning-guided lesion segmentation, feature characterization, and score inference. Frontiers in Oncology, 2023, 13, p.1153241.（共同一作）

· Feilong Cao, Yuehua Liu, Dianhui Wang. Efficient saliency detection using convolutional neural networks with feature selection. Information Sciences, 2019, 456, 34-49.

· Bingxin Zhou, Xinliang Liu, Yuehua Liu, Yunying Huang, Pietro Lio, and Yu Guang Wang, 2022, December. Well-conditioned spectral transforms for dynamic graph representation. In Learning on Graphs Conference (pp. 12-1). PMLR.

· Wenjin Yu, Tharam Dillon, Fahed Mostafa, Wenny Rahayu, and Yuehua Liu, 2019, May. Implementation of industrial cyber physical system: Challenges and solutions. In 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems (ICPS) (pp. 173-178).

荣誉奖励

· 2017年获澳大利亚政府奖学金

· 2018年澳洲工厂项目获物联网最佳工业应用奖

· 2021年获La Trobe Nancy Millis 奖章