2007年6月—至今,南京理工大学,计算机科学与技术学院,2008年被破格评为硕士生导师,2010年被破格评为副教授,2011年被破格评为博士生导师,2014年被破格评为教授
2016年1月—2016年2月,美国斯坦福大学,医学院放射系,高级访问学者
2010年11月—2011年11月,美国斯坦福大学,医学院放射系,博士后
2007年11月—2007年12月,香港中文大学,计算机科学与工程系,访问学者
2006年10月—2006年12月,法国阿莱斯矿业学院,访问学习
2005年6月—2005年7月,香港中文大学,计算机科学与工程系,任研究助理
2002年9月—2007年6月,南京理工大学,计算机科学与技术学院,获博士学位,导师:夏德深
1998年9月—2002年7月,南京理工大学,计算机系,获学士学位
IEEE和ACM会员,中国计算机学会高级会员,Frontiers in Medicine和中国图象图形学报编委,四十余个学术期刊审稿人,TMI、自动化学报、计算机辅助设计与图形学学报和中国图象图形学报等多个期刊优秀审稿人. 2008 年获得南京理工大学紫金之星称号,2012年获江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师称号,2014年获南京理工大学“卓越计划”青年拔尖人才称号和江苏省六大人才高峰称号,2022年获江苏省333人才称号。
先后在《Ophthalmology》、《Medical Image Analysis》、《IEEE Transactions on Medical Imaging》《Pattern Recognition》等国内外重要刊物和国际会议上发表相关学术论文180余篇,被SCI收录96篇, Top期刊50篇,Scholar Google被引用次数4300余次,申请国家发明专利30项(已授权23项),授权软件著作权2项。
[1] 陈强,夏德深,孙权森. 基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法. 授权发明专利,CN200910034677.6, 2012
[2] 夏德深;王怀义;孙怀江;朱近;刘兆军;陈强;尤建洁;胡晔;朱立新;戴奇燕. 基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法. 授权发明专利,CN101281250,2012
[3] 陈强,孙权森,夏德深,张国际. 遥感图像光照一致性定量评价方法. 授权发明专利,ZL201210455359.9, 2015
[4] 陈强,陆圣陶,汪青,王玉萍. 基于笔划宽度的文档图像无参二值化算法.授权发明专利,申请号:CN201310654770.3, 2016
[5] 陈强,牛四杰,沈宏烈,陆圣陶,王玉萍. 基于SD-OCT视网膜图像的地图状萎缩投影图像生成方法. 授权发明专利,申请号:201410295666, 2016
[6] 陈强,牛四杰,时佳佳,沈宏烈. 基于HD-OCT视网膜图像的脉络膜层自动分割方法. 授权发明专利,ZL201310473464.X, 2015
[7] 陈强,牛四杰,时佳佳,陆圣陶. 基于血管的眼底图像与SD-OCT投影图像自动配准方法. 授权发明专利,201410064190.3, 2016
[8] 陈强, 曾炫杰,孙权森,朱文斌. 基于CUDA的快速双边滤波算法. 受理发明专利,申请号:201410727796.0
[9] 陈强,牛四杰,俞晨琛,袁松涛,范雯. DOCT糖尿病性视网膜病图像中硬渗和高反射信号的相关性分析方法. 受理发明专利,申请号:201610802391.8
[10] 陈强,盛婷婷,孙权森. 一种基于暗通道原理的单幅山脉遥感图像高程值提取算法受理发明专利,申请号:201510534980.8
[11] 孙权森,陈强,季鸿坤,金永男. 基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法. 授权发明专利,201410559971.X
[12] 孙权森,陈强,夏贵羽,王涛. 一种根据在轨参数预估图像质量的方法. 授权发明专利,201410522955.3.
[13] 孙权森,陈强,夏贵雨,黄哲,张睿智,高凯,王坤臣. 一种基于遥感图像获取遥感器在轨焦距的方法. 受理授权发明专利,申请号:201410520730.4
[14] 陈强,杨本芊,徐琳. 一种基于图像质量的PM2.5浓度预测方法. 授权发明专利,201611031140.0.
[15] 陈强,俞晨琛,李鸣超,李苹.基于凹凸性的SD-OCT视网膜图像CNV分割方法. 受理发明专利,申请号:201611174486.6
[16] 陈强,盛婷婷.一种结合高程的单幅山脉遥感图像滑坡泥石流检测方法. 受理发明专利,申请号:201710043591.4
[17] 陈强,杨本芊.基于图像的空气质量等级检测方法. 受理发明专利,申请号:201711389016.6
[18] 纪则轩,陈强. 基于深度投票模型的SD-OCT图像GA病变分割方法. 受理发明专利,申请号:201710793834.6
[19] 陈强,李玉春,李鸣超. 一种基于时间序列SD-OCT视网膜图像的GA自动分割方法. 受理发明专利,申请号:201810513590.6
[20] 纪则轩,张静,陈强.深度级联模型的SD-OCT图像GA病变分割方法. 受理发明专利,申请号:201811014419.
[21] 纪则轩,周天鹏,陈强. 基于深度卷积网络模型的SD-OCT图像CNV病变检测方法. 受理发明专利,申请号: CN201910550410.6.
[22] 陈强,黄晨,张语涵. 基于SD-OCT和OCTA图像的CNV自动检测方法. 受理发明专利,申请号: CN201910584151.9
[23] 陈强,黄晨,张语涵. 基于SD-OCT的CNV病变图像增强方法. 受理发明专利,申请号: CN201910584135.X
[24] 陈强,李鸣超,袁松涛,李洪刚. 一种SD-OCT图像黄斑中央凹中心定位方法. 受理发明专利,申请号: CN201910516142.6
[25] 陈强,李凯文. 一种基于置信分数的无参考图像质量评价算法. 受理发明专利,申请号: CN201910904642.7
[26] 孙权森,钟万强,陈强. 基于全变分正则化和变量分裂的无透镜成像快速重构方法. 受理发明专利,申请号: CN201810122490.0
本科生课程:数据结构、智能技术与应用、离散数学;
研究生课程:机器学习、生物信息学、遥感信息处理新技术
已培养博士研究生和硕士研究生分别为5名和33名;
3名学生获江苏省优秀硕士学位论文,2名学生获江苏省本科毕业设计论文二等奖。