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教授

姓名:雷柏英

职位:特聘教授,博士生导师

邮箱:leiby@szu.edu.cn

办公室:A2-506
个人网站:https://scholar.google.com/citations?user=B4mpDHgAAAAJ&hl=zh-CN&oi=sra


        雷柏英,国家级青年人才入选者,深圳大学和深圳大总医院特聘教授,博士生导师,深圳市海外高层次人才 (孔雀计划)、深圳市高层次后备级人才,深圳市孔雀团队核心成员等,获新加坡南洋理工大学博士学位。先后在美国北卡大学教堂山分校和法国计算和自动化研究所等研究机构进行研究和访问。主要研究方向为医学图像处理和人工智能。在IEEE TMI、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、Medical Image Analysis 以第一/通讯作者 (含共同)发表SCI论文100多篇。谷歌学术总引用超6000次,H指数39。主持国家自然科学基金联合基金重点1项,面上2项等项目20余项(含国家级7项)。现任IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE TMI、Medical Image Analysis、IEEE JBHI 等10种SCI期刊编委。IEEE高级会员,IEEE Bio Imaging Signal Processing (BISP)Technical Committee (TC)技术委员会委员,Biomedical Imaging and Image Processing (BIIP) TC技术委员会委员,医学图像顶级学术会议MICCAI2021-2022领域主席。IEEE Guangzhou Section, Women in Engineering Affinity Group 主席,人工智能A类会议AAAI、IJCAI程序委员会委员;中国图象图形学会(CSIG),中国人工智能学会(CAAI)高级会员。获吴文俊人工智能科学技术奖三等奖,深圳市科学技术奖一等奖。入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”(2020-2022),全球顶尖前10万科学家(2021),获2022“强国青年科学家”提名(全国共40人),CSIG石青云女科学家奖。

 研究方向:

人工智能在医学图像处理的研究/Research

超声图像分析

婴幼儿先心病智能诊断
乳腺、甲状腺超声图像分析

神经影像分析
神经退行性疾病(阿尔茨海默病和帕金森病)的智能诊断
神经疾病(自闭症和强迫症)的智能诊断
 
肿瘤图像的分割和识别
黑色素瘤的分割与识别
胃癌的多任务多中心学习
眼科人工智能(ROP识别)
鼻咽癌大数据分析与诊断

 
 科研项目

 
[G1] 国家自然科学联合基金项目,U22A2024,基于生物医疗大数据整合分析和轻量级模型部署的鼻咽癌早期诊断与预防关键技术研究,2023/01-2026/12,250万,国家级、主持、在研。
[G2] 国家自然科学基金面上项目,62271328,面向阿尔茨海默病早期诊断多中心学习方法与云平台研究,2023/01-2026/12,53万,国家级、主持、在研。
[G3] 2022年度深圳市基础研究专项(自然科学基金)重点项目,JCYJ20220818095809021, 基20220147 帕金森病智能诊断方法研究,200万,2022/11-2024/10, 市级,主持、在研。
[G4] 深圳市协同创新科技计划--深港联合资助项目(A类),面向临床应用的AI驱动婴幼儿先心病诊断系统研发,300万,2021/12-2022/12, 市级,主持、在研。
[G5] 国家自然科学基金面上项目,61871274,影像基因的深度学习应用于阿尔茨海默病诊断和预测的多时间点研究,2019/01-2022/12,国家级、主持、结题。
[G6] 科技部国际合作司,中法杰出青年科研人员交流计划,基于超声心动图的先天性心脏病计算机辅助诊断系统:标准切面获取、先心病分类及诊断质量控制, 2019/11-2019/12, 国家级,主持、结题。
[G7] 广东省基础与应用基础研究-区域联合基金-重点项目, 基于人工智能的中药天然小分子化合物的新药创制,2020/01-2022/12,100万,省部级、核心成员、结题。
[G8] 广州再生医学与健康广东省实验室,便携式人工智能超声骨密度仪的研制及其在骨质疏松症三级防控中的应用, 2020/06-2022/12,合作方主持、结题。
[G9] 深圳市2018年基础研究学科布局项目,JCYJ20180507184647636,基20180081 阿尔茨海默病神经影像机器判读方法技术研究,2019/01-2021/12,市级、合作方主持、结题。
[G10] 深圳市海外高层次人才创新创业孔雀团队项目,基于大数据精准医疗研究团队,KQTD2016053112051497, 2017/03-2022/10,市级、核心成员、结题。

 代表性论文:

[J1] Xuegang Song, Feng Zhou, Alejandro F Frangi, Jiuwen Cao, Xiaohua Xiao, Yi Lei, Tianfu Wang, Baiying Lei*, “Multi-Center and Multi-Channel Pooling GCN for Early AD Diagnosis Based on Dual-Modality Fused Brain Network”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022, doi: 10.1109/TMI.2022.3187141. (中科院一区,Top期刊, 2021 IF:11.037)

[J2] Hai Xie†, Yaling Liu†, Haijun Lei, Tiancheng Song, Guanghui Yue, Yueshanyi Du, Tianfu Wang, Guoming Zhang* and Baiying Lei*, “Adversarial Learning-Based Multi-level Dense-transmission Knowledge Distillation for AP-ROP Detection”, Medical Image Analysis, 2022.12(JCR Q1, 2021IF:13.828).

[J3] Hai Xie, Xianlu Zeng, Haijun Lei, Jie Du, Jiantao Wang, Guoming Zhang*, Jiuwen Cao, Tianfu Wang, Baiying Lei*,“Cross-attention Multi-branch Network for Fundus Diseases Classification Using SLO Images”, Medical Image Analysis, vol.71:102031, 2021.07(JCR Q1, 2021IF:13.828).

[J4] Cheng Zhao†, Weiling Chen†, Jing Qin, Peng Yang, Zhuo Xiang, Alejandro F. Frangid, Minsi Chen, Shumin Fan, Wei Yu, Xunyi Chen, Bei Xia, Tianfu Wang*, Baiying Lei*, “IFT-Net: Interactive Fusion Transformer Network for Quantitative Analysis of Pediatric Echocardiography”, Medical Image Analysis, 2022.09(JCR Q1, 2021IF:13.828).

[J5] Yongtao Zhang, Ning Yuan, Zhiguo Zhang, Jie Du, Tianfu Wang, Bing Liu, Aocai Yang, Kuan Lv, Guolin Ma*, Baiying Lei*, Unsupervised domain selective graph convolutional network for preoperative prediction of lymph node metastasis in gastric cancer”, Medical Image Analysis, 2022 (中科院一区,Top期刊, 2021 IF:13.828)

[J6] Xinzi He, Ee-Leng Tan, Hanwen Bia, Xuzhe Zhang, Shijie Zhao∗, Baiying Lei∗, “Fully Transformer Network for Skin Lesion Analysis”, Medical Image Analysis, 2021 (中科院一区,Top期刊, 2021 IF:13.828)

[J7] Baiying Lei, Nina Cheng, Alejandro F. Frangi, Yichen Wei, Bihan Yu, Lingyan Liang, Wei Mai, Gaoxiong Duan , Xiucheng Nong , Chong Li, Jiahui Su , Tianfu Wang, Lihua Zhao*, Demao Deng*, Zhiguo Zhang*,”Auto-weighted centralised multi-task learning via integrating functional and structural connectivity for subjective cognitive decline diagnosis,”Medical Image Analysis, vol.74:102248, 2021(中科院一区,Top期刊, 2021 IF:13.828)

[J8] Baiying Lei, Nina Cheng, Alejandro F Frangi, Ee-Leng Tan, Peng Yang, Ahmed Elazab, Jie Du, Yanwu Xu*, Tianfu Wang*, “Self-calibrated Brain Network Estimation and Joint Non-Convex Multi-Task Learning for Automatic Identification of Mild Cognitive Impairment and Its Early Stage”, Medical Image Analysis, vol.61:101652, doi:10.1016/j.media.2020.101652,2021(中科院一区,Top期刊, 2021 IF:13.828)

[J9] Baiying Lei, Shan Huang, Hang Li, Ran Li, Bian Cheng, Yihong Chou, Peng Zhou, Jing Qin, Xuehao Gong*, Jiezhi Cheng*, “Self-Co-Attention Neural Network for Anatomy Segmentation in Whole Breast Ultrasound”, Medical Image Analysis, doi: https://doi.org/10.1016/j.media.2020.101753,2020(中科院一区,Top期刊, 2021 IF:13.828)

[J10] Yongtao Zhang, Haimei Li, Jie Du, Jing Qin, Tianfu Wang, Yue Chen,Bing Liu, Wenwen Gao, Guolin Ma*, Baiying Lei*, “3D Multi-attention Guided Multi-task Learning Network for Automatic Gastric Tumor Segmentation and Lymph Node Classification”, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.40(6),1618- 1631,2021(中科院一区,Top期刊, 2021 IF:11.037)

[J11] Zhongwei Huang, Haijun Lei, Guoliang Chen, Alejandro Frangi, Yanwu Xu, Ahmed Elazab, Jing Qin, Baiying Lei*, “Parkinson's Disease Classification and Clinical Score Regression via United Embedding and Sparse Learning From Longitudinal Data”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3052652,2021(中科院一区,Top期刊, 2021 IF:14.255)

[J12] Peng Yang, Feng Zhou, Dong Ni, Siping Chen, Yanwu Xu, Tianfu Wang and Baiying Lei*, "Fused Sparse Network Learning for Longitudinal Analysis of Mild Cognitive Impairment", IEEE Transactions on Cybernetics,vol.51(1),233- 246 ,2019.07 ((中科院一区,Top期刊, 2019 IF:19.118)
 
 授权专利
 
[P1] 雷柏英,汪天富,倪东,陈思平,图像添加水印的方法及系统,专利类型:发明,专利授权日:2017.06.13,专利号:ZL201410131629.X(已授权)
[P2] 雷柏英,汪天富,倪东,卓柳,李胜利,陈思平,“超声图像胎儿颜面部标准切面自动识别”,专利授权日:2017.06.16,专利号:ZL201410155814.2(已授权并转让)
[P3] 雷柏英,张灵,汪天富,宋有义,倪东,陈思平,“宫颈癌细胞分割方法及系统”,专利授权日:2017.11.07专利号:ZL201410190674 (已授权)
[P4] 雷柏英,汪天富,倪东,陈思平,卓亦楠,“神经影像图检索方法及装置”,专利授权日:20200110,专利号:201710531629.2 (已授权)
[P5] 雷柏英,汪天富,秦璟,李航,何鑫子,倪东,“基于密集网络图像的分割、识别方法和装置”,专利授权日:20200825,专利号:201810058722.0 (已授权)
[P6] 雷柏英,李航,郑介志,汪天富,“超声图像分割方法和计算机设备”,专利授权日:20201027,专利号:2018112877830(已授权)
[P7] 雷柏英,邹文斌,汪天富,侯雯,李霞,“疾病预测方法及装置”,专利授权日:20210219,专利号:201711267091.5(已授权)
[P8] 雷柏英,汪天富,周光前,廖进齐,刘少敏,“ 一种诱导性多能干细胞的自动检测方法、存储介质及装置”,授权日:2021.7.20专利号:ZL202011324351.X
[P9] 雷柏英,杨鹏,汪天富,秦璟,倪东,陈思平,“脑疾病分类装置、用户终端和计算机可读存储介质”,授权日:20210129,专利号:ZL201811095737.0
[P10] 汪天富,雷柏英,宋有义,曾忠铭,倪东,陈思平,“基于超像素和深度学习的细菌分割和分类方法及其应用”,专利授权日:2018.03.09,专利号: ZL201410133805
 
 获奖情况
 
[A1] 雷柏英(3/8); 智能产前超声关键技术及应用, 深圳市人民政府, 科技进步, 2019(倪东; 李胜利,雷柏英,汪天富,文华轩,陈思平, 王毅, 廖伊梅).
[A2] 雷柏英(3/4); 智能医学超声技术应用及产业化, 中国人工智能学会, 吴文俊人工智能科学技术奖,三等奖,2018(倪东, 李胜利, 雷柏英, 汪天富). 编号JSFM-2018-3-D-R04

 可为研究生提供的科研环境

[1] 优良的计算机硬件环境,含20多台高性能深度学习图形工作站;
[2] 有大量的临床医学图像数据库供使用训练;
[3] 与北上广深10多家医院合作,项目需求来自于医院,具有广泛应用前景;
[4] 充足研究经费,提供有竞争力的生活补助。

 招收研究生要求

[1] 踏实、勤奋、努力、上进、肯干、具有团队协作精神;
[2] 热爱人工智能和医学图像处理,具有学术追求;

推免生和对我研究方向感兴趣的学生可报考深圳大学医学影像智能分析与诊断研究中心,计算机科学与技术:081200,专业方向:医学影像人工智能分析与临床应用。详见:https://mp.weixin.qq.com/s/jUrqfPQptpTcOQU1LxIhQQ
 
 招聘广告:

常年招收相关方向的博士后和研究生。所培养的博士后获国家自然科学基金5项,博士后基金3项,广东省自然科学基金3项。所培养的研究生(含协助培养)已有50余名,其中1名研究生全奖进入英国Leeds大学攻读博士学位,1名研究生全奖进入澳大利亚Monash大学攻读博士学位,1名研究生全奖进入香港理工大学攻读博士学位,1名本科生进入美国哥伦比亚学攻读硕士学位(现为美国康奈尔大学博士生)。学生的就业去向主要包括腾讯、迈瑞、华大、西门子,联影、国内三甲医疗机构(浙大附二,南京东部战区总医院)、高校(香港中文大学深圳)或公务员等。在学生培养方面,指导本科生毕业设计22人,担任30人本科生导师,指导硕士研究生43人。在知识传授与科研引导相结合的情况下,所指导的学生无论是在理论知识还是在实践应用等方面均取得了傲人的成绩,详见表2和表3。获2017年 “广东省大学生创新创业训练计划项目”优秀指导教师,2018年深圳大学百篇优秀毕业论文指导教师,2021年获深圳大学优秀硕士生导师。
 
 主讲课程:

本科生:《数据结构》《C语言程序设计与编程实践》《科学计算语言》《生物医学工程专业英语》
研究生:《医学图像处理》

 教学改革项目:

[1] 2021年广东省研究生教育创新计划项目,教改研究项目:基于深度学习的医学图像处理与分析教学方法研究,主持,在研。
[2] 2020年广东省研究生教育创新计划项目,广东省联合培养研究生示范基地,基地名称:深圳市眼科医院,主持,在研。
[3] 广东省高等教育教学研究和改革项目,基于医学超声实验平台的深度学习课程与教学方法的研究,主持、已结题。
[4] 深圳大学聚徒教学项目,基于医学图像处理的聚徒研究,主持、已结题。
[5] 深圳大学校级教学改革研究项目,基于深度学习的医学大数据实验平台开发及教学方法研究,主持、已结题。
[6] 深圳大学学术学位研究生示范性seminar课程项目,医学图像处理与分析, 主持、已结题。

 

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