· 清华大学，工程物理系：学士（2000-2004）、硕士（2004-2006）

· 香港大学，医学院放射诊断系：硕士（2006-2008）、博士（2008-2011）、博士后（2012–2014）

· 深圳大学生物医学工程学院：副教授（2014-2025）、教授（2026至今）；硕士生导师（2014至今），博士生导师（2024至今）

· 人才称号：深圳市孔雀计划 B 类人才（2014）、深圳南山区领航人才（2017）、深圳市后备级人才（2021）

Medical AI Lab，深圳大学医疗人工智能实验室

研究方向：Clinically Applicable AI，临床可用的人工智能
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2014年组建，具备顶刊发表 + 专利授权 + 应用转化 + 产品落地 全链条能力的医疗AI课题组

· 负责人：黄炳升（多模态医疗数据分析；消化系统疾病等）

· 实验室合作导师：丁惠君（生医信号/数据分析；乳腺癌）、刁现芬（医学图像分析；肌骨系统）

· 团队规模：硕博研究生在读约30人；累计指导本科毕设近80人、研究生近60人

· 合作单位：中山大学附属系列医院、南方医科大学附属系列医院、广州医科大学附属系列医院、深圳大学附属系列医院、东莞人民医院、广州市第一人民医院、深圳市人民医院、中国医学科学院深圳市肿瘤医院、陆军军医大学西南医院、湘雅医院、上海长海医院、北京大学口腔医院、华西医院等国内30余家医院；朗视仪器等企业；深圳科创学院等科创机构

1. 临床可用的人工智能：医疗大数据 AI 分析方法 + 多病种临床转化

2. AI 方法研究：检测、分割、分类、配准； 影像组学、深度学习、大模型/基础模型、数字孪生、智能体、世界模型；小样本、多模态融合、泛化性、可解释性、因果推理

3.临床应用：炎症性肠病、癌症（肝/胰腺/胃癌/乳腺/前列腺/膀胱/肾癌/脑胶质瘤）、脊柱退行性疾病的辅助诊疗；医疗数据/影像报告的质控及数据治理

国家级项目：

1. 01/2014 - 12/2016 课题负责人 “动态PET-CT/动态增强MRI双模分子影像在鼻咽癌治疗监控及预后的应用研究” 国家自然科学基金青年项目，编号81301273，总额：230,000人民币

2. 01/2024 - 12/2027 课题负责人 “基于可解释Transformer框架分析真实临床数据预测克罗恩病生物制剂疗效的方法研究” 国家自然科学基金面上项目，编号62371303，总额：637,000人民币

3. 01/2024 - 12/2026 课题合作方负责人 “IBD精准诊断体系的开发与验证” 国家重点研发计划项目，编号2023YFC2507300，总额：10,000,000人民币，获分配：300,000人民币

4. 01/2026 - 12/2029 课题合作方负责人 “克罗恩病生物制剂治疗应答状态的可视化及生物标志物筛选研究” 国家自然科学基金面上项目，编号82572308，总额：626,800人民币

省级项目：

5. 07/2016 - 06/2018 课题负责人 “基于机器学习和能谱CT图像的肝癌病灶分割研究” 广东省医学科研基金，编号B2016031，立项非资助

6. 10/2019 - 09/2022 课题负责人 “基于CT图像深度学习分析的胰腺癌纤维化评估” 广东省自然科学基金面上项目，编号2020A1515010571，总额：100,000人民币

7. 01/2024 - 12/2026 课题合作方负责人 “炎症性肠病精准诊疗模式的建立与应用” 广东省重点领域研发计划，编号2023B1111040003，总额：5,000,000人民币，获分配：750,000人民币

8. 08/2025 - 11/2026 课题负责人 “医学人工智能前沿技术粤港交流合作项目” 广东省科技计划项目，编号8930705-0001，总额：30,000人民币

市级项目：

9. 01/2015 - 12/2016 课题负责人 “医学影像中的辐射风险评估及低辐射扫描方案研究” 深圳市科技创新局项目，编号KQCX20140519103243534，总额：600,000人民币

10. 01/2017 - 12/2018 课题负责人 “基于智能图像处理的鼻咽癌影像辅助诊疗技术研究” 深圳市科技创新局项目，编号JCYJ20160307114900292，总额：300,000人民币

11. 10/2025 - 10/2028 课题负责人 “基于通用大模型的可解释智能影像诊断方法研究” 深圳市科技创新局项目，编号JCYJ20250604181405007，总额：300,000人民币

12. 01/2027 - 12/2028 课题负责人 “基于大模型结合因果推理的古塞奇尤单抗治疗克罗恩病疗效精准预测及临床转化研究” 深圳市医学研究专项资金项目，总额：1,000,000人民币

校级或其他项目：

13. 06/2024 - 05/2026 课题负责人 “基于人工智能大模型的颞下颌关节疾病的辅助诊疗方法研究” 深圳大学医工交叉研究基金，总额：420,000人民币

横向项目（部分）：

1. 01/2018 - 12/2019 深圳市腾讯计算机系统有限公司，基于CT和深度学习的胰腺癌的计算机辅助诊断，50,000人民币

2. 05/2018 - 05/2019 广州市番禺区中心医院，下肢深静脉血栓医学图像的自动分析方法的设计和测试，110,000人民币

3. 05/2019 - 05/2021 深圳睿心智能医疗科技有限公司，血管医学图像的智能处理技术设计与测试，10,000人民币

4. 03/2022 - 09/2025 东莞市人民医院，基于深度学习分析多参数MRI实现膀胱癌精准T分期的研究，60,000人民币

5. 07/2022 - 07/2023 北京朗视仪器股份有限公司，基于深度学习的口腔牙齿和下颌骨自动分割，350,000人民币

6. 07/2022 - 07/2023 深圳市迈迪美科技服务有限公司，基于人工智能方法的克罗恩病肠壁纤维化分级预测算法设计和测试，46,000人民币

7. 11/2022 - 10/2024 广州市番禺区中心医院，淋巴瘤免疫组化阳性细胞的计算机辅助定位分析，33,000人民币

8. 05/2023 - 12/2025 东莞市人民医院，基于多参数MRI影像组学的乳腺癌新辅助化疗疗效预测，64,000人民币

9. 09/2023 - 06/2024 中山大学附属第一医院，构建基于MRI的深度学习模型可视化克罗恩病肠道免疫微环境，50,000人民币

10. 10/2024 - 10/2025 中山大学附属第一医院，基于Gd-EOB-DTPA MRI的计算机深度学习预测肝细胞癌T细胞炎症基因表达谱的研究，50,000人民币

11. 10/2024 - 06/2026 广东医科大学附属医院，鼻咽癌PET/CT图像全身病灶人工智能分析，47,000人民币

12. 05/2025 - 01/2026 数坤医疗科技有限公司，基于治疗前MR预测新辅助化疗后的M-P分级，50,000人民币

13. 07/2026 - 06/2027 东莞市人民医院，肾肿瘤3D打印与基于多模态影像-病理组学自动诊断模型构建与应用研究，100,000人民币

· 论文：SCI 100+篇，一作/通讯80+篇；代表作发表于 Radiology、Gastroenterology、EJNMMI Medical Image Analysis、IEEE TMI、IEEE TNNLS 等顶级期刊

论文引用：Google Scholar总引4700+（截止2026/10），H-index 38

· 专利：第一申请人授权30+项

· 影响力：入选全球前2%顶尖科学家榜单（医学影像领域，2025年排名2631、2026年排名1702）

· 学术兼职：英国皇家艺术学会会士（Fellow of the Royal Society of Arts）；中国生物医学工程学会青年工作委员会委员、医学图像信息与控制分会常委；中华医学会核医学分会大数据与AI工委委员；Medical Physics、World J Gastroenterol 编委

· 获奖：2021深圳市人工智能自然科学奖（第一）；2025东莞市科技进步奖二等奖（第二）；

· 创业：毕业生王铭宇、李飞创办深圳灵动动物医疗科技有限公司，产品包括Vetlas（兽医影像电子图谱）及AI诊断工具，将医工结合经验迁移至动物影像智能诊断

· 教学理念：基于产学研协同的因材施教

· 培养模式：“聚徒教学”本硕博一体化培养

· 团队共识：

① 愿景：以技术尤其是AI改善患者诊疗效果

② 实现途径：探索、运用最新技术，紧密结合临床以解决临床问题

③ 底层三观：务实思维，实事求是、坦诚相待；长线思维，深耕传承、与人为善；系统思维，迭代闭环、开放互利。

· 成果产出：硕士期间通常完成1–2篇SCI一作/共同一作论文 + 1–2项发明专利；优秀者可冲击 Radiology、MIA 、TMI等顶刊

· 竞赛成果：挑战杯国赛二等奖等国家级奖项；大创立项20余项。

· 学生典型去向：

工作：阿里、华为、联影、飞利浦，以及多家重点三甲医院

深造：港大、港中文、NUS、USC等

创业：灵动动物医疗科技公司

欢迎生物医学工程、计算机等背景的同学加入实验室或报考硕士/博士，不求尊师重道但求以礼、以诚待人。

研究生互选方案：

（一）本校学生本科进入实验室，本硕博贯通培养模式；

（二）未能在本科进入实验室的同学（尤其外校同学），在研究生入学前2~3个月到实验室学习，其中保研同学最好在实验室完成毕业设计；

（三）互选期间待遇等同研究生，但每月发一半，通过互选后补发另一半；视个人表现酌情增减。

（四）在本科阶段或者互选阶段需要完成：

①学习Python和机器学习、深度学习基础，掌握核心理论与常用方法；

②用实验室已经完成的项目练手，熟悉课题流程；

③有能力者尝试独立承担一个课题。