Wenwen Min (闵文文)

Wenwen Min (闵文文)

医学人工智能

闵文文个人主页

一、个人简介

  • 闵文文，云南大学信息学院，计算机科学与工程系副教授，硕士生导师，云南大学“东陆人才计划-青年学者”。2017年毕业于武汉大学计算机学院，获工学博士学位，2019~2021在香港中文大学（深圳）从事博士后研究工作，2021年12月入选云南大学“东陆青年学者”引进人才，2022年入选云南省“兴滇英才支持计划”青年人才。
  • 闵老师长期从事人工智能算法（图神经网络、深度扩散模型、Transformer模型、对比学习、基于掩码机制的自监督学习、单细胞/空转大模型、矩阵张量优化等）及其应用研究。
  • 学术工作：国家自然科学基金项目评审专家，教育部学位中心评审专家，计算机期刊 (IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TCYB、IEEE TNNLS、IEEE TMI、IEEE TSP、IEEE TII、IEEE TMM、IEEE JHBI、IEEE TCSVT、IEEE TETCI、IEEE IoT、IEEE TBME、IEEE TCSS、IEEE BigData、JAS、EAAI、PR、ESWA、Neural Networks、Medical Image Analysis、中国科学等)，生信期刊 (Nature Methods、Nature Communications、NAR、AS、CB、PLOS CB、BIB、Bioinformatics、IEEE TCBB、INSC、Journal of Chemical Information and Modeling等) 审稿专家。
  • 研究成果：发表学术论文50多篇，其中第一作者或通讯作者发表CCF A-B类期刊/会议24篇，包括IEEE TKDE (2021, 2023)，IEEE TNNLS (2022)，Bioinformatics (2018, 2023)，Briefings in Bioinformatics (2024a, 2024b, 2025a, 2025b), PLoS Computational Biology (2021, 2025)，IEEE TCBB (2018)，IEEE JBHI (2024), IEEE TNB (2016), MICCAI (2025) BIBM (2015, 2023a, 2023b, 2024a, 2024b, 2024c, 2024d, 2024e, 2024f, 2024g), ISBRA (2024a, 2024b, 2024c), ICIC (2019, 2024) 等重要期刊和会议。主持国家自然科学基金项目2项，中国博士后面上项目1项，省基础研究项目2项，“兴滇英才支持计划”青年人才项目1项，云南省智能系统与计算重点实验室开放课题（重点项目）1项等。

二、研究方向

  • 🎯机器学习理论
    (1) 深度学习方法研究（图神经网络、扩散模型、Transformer变体、对比学习、单细胞大模型等）
    (2) 多视图无监督聚类方法研究（基于图神经网络的方法研究）
    (3) 矩阵张量优化方法研究（非凸优化、L20及L0结构稀疏优化、特征选择）
  • 🎯医学人工智能
    (1) AI + 医学图像
    (2) AI + 多模态生物医学数据

三、学术论文

四、学生培养

招生广告

  • 本人目前可以招收计算机相关专业的专硕、学硕
  • 我们是做AI+数据挖掘的团队，挖掘的数据对象包括：医学图像数据，生物组学数据，自然图像数据，网络结构数据等，不限定数据类型，专注于AI方法层面的创新！！！因此对编程和逻辑推理能力要求比较高。
  • 招生要求
    • 坚持不懈的毅力（最看重的品质）
    • 良好的编程、数学、英语能力
    • 目前暂时不考虑招生外籍学生
  • 感兴趣的同学可以给我邮件(wenwen.min@qq.com)；邮件内容包括如下信息：个人简历+本科成绩单+考研成绩+复试上机成绩。

在读学生情况（2024/12/20）

✨2022

  • 2022级，李*宇（4篇，研究生国奖2万，云大岳虹奖学金-资助率0.4%，发表中科院一区BIB2025，CCF B会议三篇，保送武汉大学读博）
  • 2022级，牛*云（3篇，发表中科院二区两篇INSC2024, CSBJ2024，SpaBatch在投，保送澳门理工大学读博）
  • 2022级，杨*峰（4篇，发表CCF C会议一篇ISBRA2024，中科院三区CJE两篇，TNNLS在投）
  • 2022级，王*震（2篇，发表CCF B会议一篇，另一篇论文在投）

✨2023

  • 2023级，史*层（4篇，发表中科院一区一篇BIB，CCF B会议一篇，CCF C会议一篇，Methods2025，CCF B类期刊在投Bioinformatics）
  • 2023级，方*海（4篇，省厅项目1.5万，发表CCF B会议两篇，CCF C会议一篇，CCF B顶刊PLoS CB一篇, 一区CB2025在投）
  • 2023级，薛*林（4篇，省厅项目1.5万，发表CCF C会议一篇，一区BIB2025，一区TST2025，MICCAI2025，一区AS2025初步完成）
  • 2023级，史*源（3篇，发表CCF B会议一篇，JCB期刊一篇，一区BIB在投）
  • 2023级，黄*琳（2篇，发表CCF B会议一篇，CCF B顶刊PLoS CB一篇）
  • 2023级，赵*成（1篇，EAAI2025在投, 专利一份）

✨2024

  • 2024级，赵*杰（1篇，IEEE JBHI在投）
  • 2024级，黄*煦（进行中）
  • 2024级，杜*梦（进行中）
  • 2024级，刘*举（1篇，IEEE JBHI在投）
  • 2024级，李*衡（进行中）
  • 2024级，王*毅（进行中）
  • 2024级，李*奥（进行中）

五、主要论文(一作+通讯)

#同等贡献作者，*通讯作者

🔥 2025

  • [39] Shuailin Xue, Changmiao Wang, Xiaomao Fan and Wenwen Min*. Inferring Super-Resolved Gene Expression by Integrating Histology Images and Spatial Transcriptomics with HISTEX. MICCAI 2025 (CCF B, 医学图像计算顶会，MICCAI2025 Top 9%) (学生一作导师通讯, 学生：计算机技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [38] Shuailin Xue, F Zhu, J Chen, Wenwen Min*. Inferring single-cell resolution spatial gene expression via fusing spot-based spatial transcriptomics, location and histology using GCN. Briefings in Bioinformatics 2025 , DOI: 10.1093/bib/bbae630 (CCF B类期刊, 中科院一区, IF=9.5) (学生一作导师通讯, 学生：计算机技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [37] Z Shi, F Zhu, , Wenwen Min*. Inferring Multi-slice Spatially Resolved Gene Expression from H&E-stained Histology Images with STMCL. Methods , 2025 (中科院三区, IF=4.2) (学生一作导师通讯, 学生：人工智能专业, 方法领域：深度对比学习 GitHub)

  • [36] X Shi, F Zhu, Wenwen Min*. VTrans: A VAE-based Pre-trained Transformer Method for Microbiome Data Analysis. Journal of Computational Biology 2025 (中科院三区, 领域顶刊) (学生一作导师通讯, 学生：人工智能专业, 方法领域：Transformer GitHub)

  • [35] W Yang, Wenwen Min*. Graph regularized sparse nonnegative Tucker decomposition with L0-constraints for unsupervised learning. Chinese Journal of Electronics 2025 (CCF T1, T1为最顶级期刊) (学生一作导师通讯, 学生：计算机应用技术, 方法领域：机器学习优化 GitHub)

  • [34] W Yang, Wenwen Min*. Sparse nonnegative CP decomposition with graph regularization and L0-constraints for clustering. Chinese Journal of Electronics 2025 (CCF T1, T1为最顶级期刊) (学生一作导师通讯, 学生：计算机应用技术, 方法领域：机器学习优化 GitHub)

  • [33] J Chen*, Wenwen Min*. sTPLS: identifying common and specific correlated patterns under multiple biological conditions. Briefings in Bioinformatics 2025 , DOI: 10.1093/bib/bbaf195 (CCF B类期刊, 中科院一区, IF=9.5) (方法领域：张量分解 GitHub)

  • [32] Wenwen Min*, X Shi, et. al. SpaViT: Self-supervised Prediction of High-Resolution Spatial Transcriptomics with Vision Transformer. Tsinghua Science and Technology 2025 (中科院一区) (学生二作导师通讯, 学生：计算机技术专业, 方法领域：Transformer GitHub)

  • [31] Wenwen Min*, D Fang#, J Chen, S Zhang. SpaMask: Dual masking graph autoencoder with contrastive learning for spatial transcriptomics. PLOS Computational Biology 2025 , DOI: 10.1371/journal.pcbi.1012881 (CCF B类期刊, 领域顶刊) (学生并一作导师通讯, 学生：计算机应用技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

🔥 2024

  • [30] Xiaoyu Li, Fangfang Zhu and Wenwen Min*. SpaDiT: Diffusion Transformer for Spatial Gene Expression Prediction using scRNA-seq. Briefings in Bioinformatics 2024, DOI: 10.1093/bib/bbae571 (CCF B类期刊, 中科院一区, IF=9.5) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术专业, 方法领域：深度扩散模型 GitHub)

  • [29] Jinyun Niu, Fangfang Zhu, TaoSheng Xu, Shunfang Wang and Wenwen Min*. Deep Clustering Representation for Spatially Resolved Transcriptomics Data via Multi-view Variational Graph Auto-Encoders with Consensus Clustering. Computational and Structural Biotechnology Journal 2024 (中科院二区, IF=4.4) (学生一作导师通讯，学生: 计算机技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [28] J Niu, F Zhu, D Fang, Wenwen Min*. SpatialCVGAE: Consensus Clustering Improves Spatial Domain Identification of Spatial Transcriptomics using VGAE. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences 2024 (中科院二区, IF=4.1) (学生一作导师通讯，学生: 计算机技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [27] Wenwen Min*, Zhiceng Shi, Jun Zhang, Jun Wan and Changmiao Wang. Multimodal contrastive learning for spatial gene expression prediction using histology images. Briefings in Bioinformatics 2024, DOI: 10.1093/bib/bbae551 (CCF B类期刊, 中科院一区, IF=9.5) (学生二作导师通讯, 学生：人工智能专业, 方法领域：深度对比学习 GitHub)

  • [26] X Shi, F Zhu, Wenwen Min*. Pretrained-Guided Conditional Diffusion Models for Microbiome Data Analysis. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生一作导师通讯，学生: 人工智能专业, 方法领域：深度扩散模型 GitHub)

  • [25] D Fang, F Zhu, Wenwen Min*. Multi-Slice Spatial Transcriptomics Data Integration Analysis with STG3Net. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术专业, 方法领域：深度对抗学习 GitHub)

  • [24] D Fang, F Zhu, D Xie, Wenwen Min*. Masked Graph Autoencoders with Contrastive Augmentation for Spatially Resolved Transcriptomics Data. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术专业, 方法领域：深度对比学习 GitHub)

  • [23] Wenwen Min*, Z Wang, F Zhu, T Xu, S Wang scASDC: Attention Enhanced Structural Deep Clustering for Single-cell RNA-seq Data. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生二作导师通讯，学生: 计算机技术, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [22] Zhiceng Shi, S. L. Xue, F. Zhu and Wenwen Min*. High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE with Pathology Image Large Model. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生一作导师通讯，学生: 人工智能专业专业, 方法领域：Transformer+大模型 GitHub)

  • [21] Xiaoyu Li, Wenwen Min*, Shunfang Wang, Changmiao Wang and Taosheng Xu. stMCDI: Masked Conditional Diffusion Model with Graph Neural Network for Spatial Transcriptomics Data Imputation. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术专业, 方法领域：深度扩散模型 GitHub)

  • [20] L Huang, X Liu, S Wang, Wenwen Min*. Masked adversarial neural network for cell type deconvolution in spatial transcriptomics. BIBM 2024 (CCF B类会议) (学生一作导师通讯，学生: 计算机软件与理论专业, 方法领域：深度对抗学习 GitHub)

  • [19] Donghai Fang, Yichen Gao, Zhaoying Wang, Fangfang Zhu and Wenwen Min*. Contrastive Masked Graph Autoencoders for Spatial Transcriptomics Data Analysis. ISBRA 2024 (CCF C类会议) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术专业, 方法领域：深度对比学习 GitHub)

  • [18] Zhiceng Shi, Fangfang Zhu, Changmiao Wang and Wenwen Min*. Spatial Gene Expression Prediction from Histology Images with STco. ISBRA 2024 (CCF C类会议) (学生一作导师通讯，学生: 人工智能专业专业, 方法领域：深度对比学习 GitHub)

  • [17] Shuailin Xue, Fangfang Zhu, Changmiao Wang and Wenwen Min*. stEnTrans: Transformer-based deep learning for spatial transcriptomics enhancement. ISBRA 2024 (CCF C类会议) (学生一作导师通讯，学生: 计算机技术专业, 方法领域：图神经网络 GitHub)

  • [16] F. Yang, Wenwen Min*. Globally Convergent Accelerated Algorithms for Multilinear Sparse Logistic Regression with L0-Constraints. International Conference on Intelligent Computing (ICIC)}, 88-99, 2024 (CCF C类会议) (学生一作导师通讯，学生: 计算机应用技术, 方法领域：机器学习优化 GitHub)

  • [15] Li Yu#, Wenwen Min#, Shunfang Wang*. Boundary-Aware Gradient Operator Network for Medical Image Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024 (中科院一区, CCF C类期刊, IF=7.7) (博学生, 方法领域：医学图像分割 GitHub)

🔥 2023

  • [14] Xiaoyu Li, Taosheng Xu, Jinyu Chen, Jun Wan and Wenwen Min*(学生一作). Multimodal attention-based variational autoencoder for clinical risk prediction. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2023 (CCF B类会议, 接收率19%)

  • [13] Xiaoyu Li, Wenwen Min*(学生一作), Jinyu Chen, Jiaxin Wu and Shunfang Wang. TransVCOX: Bridging Transformer Encoder and Pre-trained VAE for Robust Cancer Multi-Omics Survival Analysis. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2023 (CCF B类会议, 接收率19%)

  • [12] Weihua Zheng#, Wenwen Min#, Shunfang Wang*. TsImpute: An accurate two-step imputation method for single-cell RNA-seq data. Bioinformatics, 39(12):btad731, 2023 (CCF B类期刊, IF=5.8)

  • [11] Wenwen Min*, Taosheng Xu, Xiang Wan, Tsung-Hui Chang. Structured Sparse Non-negative Matrix Factorization with L20-Norm. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(8):8584-8595, 2023 (CCF A类期刊, IF=9.235) [URL,PDF,Data,Code]

🔥 2022

  • [10] Wenwen Min, Xiang Wan, Tsung-Hui Chang, Shihua Zhang*. A Novel Sparse Graph-Regularized Singular Value Decomposition Model for Gene Co-Expression Pattern Discovery. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(8):3842-3856, 2022 (中科院一区，CCF B类期刊, IF=14.255) [URL,PDF,Data,Code]

  • [09] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Group-sparse SVD Models via L0 and L1-norm Penalties and Their Applications in Biological Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 33(2):536-550, 2021 (CCF A类期刊, IF=9.235) [URL,PDF,Data,Code]

  • [08] Wenwen Min, Tsung-Hui Chang, Shihua Zhang*, Xiang Wan*. TSCCA: A tensor sparse CCA method for detecting microRNA-gene patterns from multiple cancers. PLoS Computational Biology, 17(6):e1009044, 2021 (CCF B类期刊, IF=4.779)

  • [07] F. Zhu, J. Li, J. Liu*, Wenwen Min*. Network-based cancer genomic data integration for pattern discovery. BMC Genomic Data, 22: Article 54, 2021 (SCI二区)

  • [06] F. Zhu, J. Liu, Wenwen Min*. Gene Functional Module Discovery via Integrating Gene Expression and PPI Network Data. International Conference on Intelligent Computing (ICIC)}, 116-126, 2019 (CCF C类会议)

  • [05] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Edge-group sparse PCA for network-guided high dimensional data analysis. Bioinformatics, 34(20):3479-3487, 2018 (CCF B类期刊, IF=6.931)

  • [04] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Network-regularized sparse logistic regression models for clinical risk prediction and biomarker discovery. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 15(3):944-953, 2018 (CCF B类期刊, IF=4.5)

  • [03] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Sparse weighted canonical correlation Analysis. Chinese Journal of Electronics (电子学报英文版), 27(3):459-466, 2018 （CCF Top I类期刊）

  • [02] Wenwen Min, Juan Liu*, Fei Luo, Shihua Zhang*. A two-stage method to identify joint modules from matched microRNA and mRNA expression data. IEEE Transactions on Nanobioscience, 15(4):362-370, 2016

  • [01] Wenwen Min, Juan Liu, Fei Luo, Shihua Zhang. A novel two-stage method for identifying microRNA- gene regulatory modules in breast cancer. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2015 (CCF B类会议, 接收率19%）

六、专利和软著

专利

  • 薛帅林 (指导教师：闵文文). 一种超分辨率基因表达图谱的预测方法、装置及设备，授权
  • 史志层 (指导教师：闵文文). 基于组织学图像的空间基因表达水平预测方法、装置及设备，授权
  • 王 震 (指导教师：闵文文). 一种注意力增强深度图嵌入的单细胞RNA-Seq数据聚类方法，授权
  • 方东海 (指导教师：闵文文). 一种基于图神经网络的空间转录组学多切片空间域识别及批次效应去除方法，授权
  • 史鑫源 (指导教师：闵文文). 基于微生物组数据的生存风险预测方法、装置、设备及存储介质，实审

软著

  • 闵文文，方东海等. 空间转录组学数据聚类软件V1.0
  • 闵文文，闫一诺，史鑫源等. 癌症微生物组数据分析预训练Transformer模型软件V1.0
  • 闵文文，闫一诺，李晓宇等. 基于Transformer和VAE预训练的深度学习生存分析模型软件V1.0
  • 闵文文，吴佳欣等. 基于深度学习的脑肿瘤智能辅助诊疗平台 V1.0
  • 闵文文，史志层等. 基于深度学习的脑肿瘤智能辅助诊疗平台 V1.0
  • 闵文文，牛晋云等. 一种基于图深度学习的空间转录组学数据聚类软件 V1.0

七、学生竞赛和项目成果

近三年，指导本科生大创五项，其中国家级两项，省级一项；指导研究数学建模竞赛三项，其中国三一项；指导互联网＋竞赛获得省级两项，其他若干略。

  • 薛帅林 (指导教师：闵文文), 云南大学研究生实践创新项目 (厅级项目，奖金：1.5万), 项目名称：基于多模态信息融合的超分辨率空间基因表达推断分析，2024
  • 方东海 (指导教师：闵文文), 云南大学研究生科研创新项目 (厅级项目，奖金：1.5万), 项目名称：面向空间转录组数据聚类、批次矫正、可解析性的智能方法研究，2024
  • 薛帅林 (指导教师：闵文文), 互联网加竞赛 (进省赛), 项目名称：“图谱云构”— 组织图像引导的超分辨率空间基因表达智能重建平台，2025
  • 方东海 (指导教师：闵文文), 互联网加竞赛 (进省赛), 项目名称：“图谱空间，智绘未来”–空间转录组学AI可视分析云平台，2025