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倪东

职位：教授，博士生导师

邮箱：nidong@szu.edu.cn

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个人简介

倪东，博士，教授，深圳大学医学部生物医学工程学院副院长，人工智能医疗影像国际顶级会议MICCAI理事会成员，国家重点研发计划首席科学家，广东省超声医学工程学会副会长，中国生物医学工程学会人工智能专委会青委会副主任委员，中国医学装备协会超声技术分会大数据与人工智能专委会副主任委员，广东省医疗行业协会超声医学创新与发展管理分会副主任委员，深圳大学优秀学者。分别于2000年和2003年获东南大学生物医学工程学士与硕士学位，2009年获香港中文大学博士学位。2003至2006年在深圳迈瑞公司超声研发部工作，2009年至2010年在美国北卡罗来纳大学教堂山分校从事博士后研究，自2010年4月开始在深圳大学工作。获评深圳海外高层次人才孔雀计划B类人才（2018）、C类人才（2015）。获得深圳市科学技术进步奖一等奖（2019），吴文俊人工智能科学技术奖三等奖（2018）。

倪东教授研究方向包括人工智能医疗影像与计算机辅助介入手术，长期从事医学图像计算的研究、临床应用及产业转化。迄今主持各类科研项目10余项，其中牵头国家重点研发计划1项，主持国家自然科学基金2项、深圳市孔雀团队项目1项、深圳市孔雀技术创新项目1项，多项产学研项目。迄今获得授权发明专利10余项，发表论文100余篇，包括在 Nature Communications，Medical Image Analysis，IEEE Transactions on Image Processing，IEEE Transactions on Medical Imaging等SCI收录的国际顶级期刊上发表论文60余篇（第一或通讯作者SCI论文50篇），在国际顶级会议MICCAI上发表论文10余篇，论文被引总数4047次。



招聘信息

常年招收相关方向的博士后和研究生。团队一直坚持成员前途至上的理念，迫切希望志同道合、才华横溢的您加盟，共创美好未来。倪东教授所培养的研究生（包括毕业和在读）已有30余名，其中1名研究生进入英国Leeds大学攻读博士学位，2名研究生获得香港中文大学全额奖学金攻读博士学位，1名本科生进入斯坦福大学攻读硕士学位。学生的就业去向主要包括腾讯、百度、商汤、迈瑞、医疗机构或高校等。

办公电话：0755-86671920

Email:nidong@szu.edu.cn

研究方向

(1) 智能医学超声；

(2) 超声引导下的手术导航；

(3) 基于人工智能的计算机辅助诊断；

(4) 机器人辅助医学成像等。

科研项目

1. 国家重点研发计划项目“智能医学超声前沿理论、关键技术及临床应用研究”（2019YFC0118300），项目负责人，429万，2019/12-2021/12。

2. 国家自然科学基金面上项目“基于个性化形变模型与混合模糊相似度的前列腺多模图像非刚体部分配准方法研究”（61571304），主持，79.7万，2016/1-2019/12。

3. 国家自然科学基金青年项目“胎儿颜面部三维超声标准切面自动提取方法研究”（61101026），主持，22万，2012/1-2014/12。

4. 深圳市孔雀团队项目“基于大数据的精准医疗研究团队”（KQTD20160531120514970），常务主持，3000万，2017/3-2021/8。

5. 深圳市孔雀技术创新项目“基于深度神经网络的甲状腺结节影像组学研究”（KQJSCX20180328095606003），主持，100万，2019/3-2021/3。

6. 广东省医学基金项目“基于大数据的产前超声智能质量控制方法研究”（B2018031），主持，2018/7-2020/6。

7. 深港创新圈联合资助项目“基于US-MRI 融合的前列腺靶向穿刺活检系统研制:计划、训练及术中智能引导”（JSE201109150013A），主持，160万，2013/1-2015/12。

8. 深圳市基础研究项目“胎儿超声智能扫查系统研制：标准切面定位及生物学参数测量的自动化”（JCYJ20130329105033277），主持，30万，2013/7-2015/12。

9. 深圳市基础研究项目“产前超声诊断质量控制的全自动定量化方法研究”（JCYJ20140509172609164），主持，30万，2014/12-2016/12。

10.深圳大学基础研究项目“基于影像基因组学的胎儿发育及异常早期精准诊断”，主持，300万，2018/1-2022/12。

11.深圳华大智造科技有限公司，横向课题，“包虫病超声智能检测算法研发”，主持，155万。

代表性成果

[1] Xin Yang, Haoming Li, Yi Wang, Xiaowen Liang, Chaoyu Chen, Xu Zhou, Fengyi Zeng, Jinghui Fang, Alejandro Frangi, Zhiyi Chen*, Dong Ni*. Contrastive rendering with semi-supervised learning for ovary and follicle segmentation from 3D ultrasound. Medical Image Analysis, 2021, 73: 102134.

[2] Ruobing Huang, Zehui Lin, Haoran Dou, Jian Wang, Juzheng Miao, Guangquan Zhou, Xiaohong Jia, Wenwen Xu, Zihan Mei, Yijie Dong, Xin Yang, Jianqiao Zhou*, Dong Ni*. AW3M: an auto-weighting and recovery framework for breast cancer diagnosis using multi-modal ultrasound, Medical Image Analysis, 2021, 72: 102137.

[3] Jun Cheng, Zhi Han, Rohit Mehra, Wei Shao, Michael Cheng, Qianjin Feng, Dong Ni*, Kun Huang*, Liang Cheng*, Jie Zhang*. Computational analysis of pathological images enables a better diagnosis of TFE3 Xp11.2 translocation renal cell carcinoma. Nature Communications, 2020, 11: 1178.

[4] Xu Zhou, Rafael Molina, Yi Ma, Tianfu Wang, Dong Ni*. Parameter-free Gaussian PSF model for extended depth of field in brightfield microscopy. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 3227-3238.

[5] Yi Wang, Na Wang, Min Xu, Junxiong Yu, Chenchen Qin, Xiao Luo, Xin Yang, Tianfu Wang, Anhua Li, Dong Ni*. Deeply-supervised networks with threshold loss for cancer detection in automated breast ultrasound. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2020, 39(4): 866-876.

[6] Wei Huang, Mingyuan Luo, Xi Liu, Peng Zhang, Huijun Ding, Wufeng Xue, Dong Ni*. Arterial spin labeling images synthesis from sMRI using unbalanced deep discriminant learning. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 38(10): 2338-2351.

[7] Yi Wang, Haoran Dou, Xiaowei Hu, Lei Zhu, Xin Yang, Ming Xu, Jing Qin, Pheng-Ann Heng, Tianfu Wang, Dong Ni*. Deep attentive features for prostate segmentation in 3D transrectal ultrasound. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 38(12): 2768-2778.

[8] Jing Li, Yi Wang*, Baiying Lei, Jie-Zhi Cheng, Jing Qin, Tianfu Wang, Shengli Li*, Dong Ni*. Automatic fetal head circumference measurement in ultrasound using random forest and fast ellipse fitting. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2018, 22(1): 215-223.

[9] Lingyun Wu, Jie-Zhi Cheng, Shengli Li, Baiying Lei, Tianfu Wang, Dong Ni*. FUIQA: fetal ultrasound image quality assessment with deep convolutional networks. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(5): 1336-1349.

[10] Sihong Chen, Jing Qin, Xing Ji, Baiying Lei, Tianfu Wang, Dong Ni*, Jie-Zhi Cheng*. Automatic scoring of multiple semantic attributes with multi-task feature leverage: a study on pulmonary nodules in CT images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2017, 36(3): 802-814.

[11] Hao Chen, Lingyun Wu, Qi Dou, Jing Qin, Shengli Li, Jie-Zhi Cheng*, Dong Ni*, Pheng-Ann Heng. Ultrasound standard plane detection using a composite neural network framework. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(6): 1576-1586.

[12] Wang Yi, Jie-Zhi Cheng*, Dong Ni*, Muqing Lin, Jing Qin, Xiongbiao Luo, Ming Xu, Xiaoyan Xie, Pheng Heng. Towards personalized statistical deformable model and hybrid point matching for robust MR-TRUS registration. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2016, 35(2): 589-604.

[13] Shaoyi Du, Yanrong Guo, Gerard Sanroma, Dong Ni*, Guorong Wu, Dinggang Shen*. Building dynamic population graph for accurate correspondence detection. Medical Image Analysis, 2015, 26(1): 256-267.

[14] Dong Ni, Xin Yang, Xin Chen, Chien-Ting Chin, Siping Chen, Pheng Ann Heng, Shengli Li*, Jing Qin*, Tianfu Wang*. Standard plane localization in ultrasound by radial component model and selective search. Ultrasound in Medicine & Biology, 2014, 40(11): 2728-2742.