雷柏英_生物医学工程学院_深圳大学医学部_师资队伍

雷柏英特聘教授

学科医学信息工程系

单位生物医学工程学院

邮箱： leiby@szu.edu.cn

地址： A2-504-1

研究方向：

1.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、淋巴结智能诊断
乳腺、甲状腺超声图像分析
2.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
3.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

雷柏英，国家级青年人才入选者，深圳大学特聘教授，西安电子科技大学客座教授，博士生导师，获新加坡南洋理工大学博士学位。主要研究方向为医学图像处理和人工智能。在IEEE TPAM、TNNLS、TMI和 MedIA等以第一/通讯作者 (含共同)发表SCI论文100余篇(6篇ESI高被引，1篇热点论文)。谷歌学术总引用超11300次，H指数53。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、TCYB、TMI、JBHI、Medical Image Analysis等10种SCI期刊编委。IEEE BISP、BIIP、BSP 等技术委员会委员，医学图像顶级学术会议MICCAI领域主席（2021-2023）。IEEE 广州分部WIE主席，人工智能A类会议AAAI、IJCAI程序委员会委员，入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”（2020-2023），获 “强国青年科学家”提名（2022，全国共40人），CSIG石青云女科学家奖（2022）。

学术影响力

[E1] 2021年起，Associate Editor, IEEE Transactions on Medical Imaging ( IF:10.6)

[E2] 2022年起， Associate Editor, IEEE Transactions Cybernetics ( IF:11.8)

[E3] 2022年起，Associate Editor, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System ( IF:10.4)

[E4] 2023年起，Associate Editor, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IF:7.021)

[E5] 2021年起，编委，Medical Image Analysis (IF:10.9)

[E6] 2020年至今, 编委, Neural Computing and Applications (IF:6)

[E7] IEEE BISP技术委员会委员：https://signalprocessingsociety.org/community-involvement/bio-imaging-and-signal-processing/members

[E8] IEEE BIIP技术委员会委员：https://www.embs.org/biip/members/

[E9] IEEE BSP技术委员会委员：https://www.embs.org/bsp/members/

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20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7项，博士后基金4项，广东省自然科学基金4项。所培养的研究生（含协助培养）已有80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30余人，担任30余人本科生导师，指导硕士研究生80余人。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。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。

表1.1：人才培养成效总结

本科生培养成效总结			研究生培养成效总结
成效	等级	数量	成效	等级	数量
美国大学生数学建模竞赛	国际级	一等奖：1 二等奖：1	MICCAI放疗规划自动结构勾画竞赛、前列腺癌自动格里森	国际级	冠军（3项）
全国大学生生物医学工程创新设计竞赛	国家级	二等奖：1 三等奖：2	全国大学生生物医学工程创新设计竞赛	国家级	一等奖：2 二等奖：4 三等奖：5
中国机器人及人工智能大赛全国总决赛	国家级	一等奖：1	国家奖学金	国家级	8人
广东省大学生创新创业项目	省部级	1项	深圳大学研究生创新发展基金	校级	1项
创新发展基金基础实验项目	校级	30项	腾讯创始人奖学金	校级	2人
优秀毕业论文、百篇优秀毕业论文	校级	1人	优秀博士研究生计划、拔尖创新人才奖学金	校级	优秀博士计划：3人拔尖特等奖：7人次
研究型论文	SCI	2篇	研究型论文（TMI、MedIA等）	SCI	35篇
会议论文	EI	5篇	会议论文（MICCAI、AAAI等）	EI	46篇

[G1] 国家自然科学联合基金重点项目，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，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，国家级、主持、在研。

[G3] 广东省自然科学基金面上项目，2024A1515011950，基于多中心联合学习的阿尔茨海默病早期诊断方法研究，2024/05-2027/05，省部级、主持、在研。

[G4] 深圳市医学研究专项资金项目, C2401023，基于多模态基础大模型的儿童心脏超声智能分析方法及临床应用研究，2025/01-2028/12，市级、合作方主持、临床研究第二负责人，在研。

[G5] 深圳市医学研究专项资金项目, C2301005，融合大数据智能分析构建早产儿视网膜病变的早期诊断及预后评估新模型研究，2024/01-2027/12，市级、合作方主持、临床研究第二负责人，在研。

[G6] 深圳市南方科技大学医院，东南大学附属中大医院，心脏人工智能系统研究，2023/10-2024/10，横项、主持、在研。

[G7] 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， 2022/11-2024/10, 市级，主持、在研。

[G8] 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，2021/12-2022/12, 市级，主持、结题。

[G9] 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。

[G10] 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。

[G11] 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，省部级、核心成员、结题。

[G12] 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。

[G13] 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。

[G14] 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。

[J1] Yongcheng Zong, Qiankun Zuo, Michael Kwok-Po Ng, Baiying Lei*, Shuqiang Wang*, “A New Brain Network Construction Paradigm for Brain Disorder Via Diffusion-Based Graph Contrastive Learning”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024.(JCR Q1, 2023 IF:23.6)

[J2] Yiyao Liu, Jinyao Li, Cheng Zhao, Yongtao Zhang, Qian Chen, Jing Qin, Lei Dong, Tianfu Wang*, Wei Jiang*, and Baiying Lei*, " FAMF-Net: Feature Alignment Mutual Attention Fusion with Region Awareness for Breast Cancer Diagnosis via Imbalanced Data" IEEE Transactions on Medical Imaging, 2024.(JCR Q1, 2023 IF:10.6)

[J3] Xuegang Song, Kaixiang Shu, Peng Yang, Cheng Zhao, Feng Zhou, Alejandro F Frangi, Xiaohua Xiao, Lei Dong, Tianfu Wang, Shuqiang Wang and Baiying Lei*, "Knowledge-aware Multisite Adaptive Graph Transformer for Brain Disorder Diagnosis." IEEE Transactions on Medical Imaging, 2024.(JCR Q1, 2023 IF:10.6)

[J4] Chunlun Xiao, Anqi Zhu, Chunmei Xia, Zifeng Qiu, Yuanlin Liu, Cheng Zhao, Weiwei Ren, Lifan Wang, Lei Dong, Tianfu Wang, Lehang Guo, Baiying Lei*, "Attention-Guided Learning with Feature Reconstruction for Skin Lesion Diagnosis using Clinical and Ultrasound Images." IEEE Transactions on Medical Imaging (2024).(JCR Q1, 2023 IF:10.6)

[J5] Zifeng Qiu, Peng Yang, Chunlun Xiao, Shuqiang wang, Xiaohua Xiao, Jing Qin, Tianfu Wang, and Baiying Lei, “3D Multimodal Fusion Network with Disease-induced Joint Learning for Early Alzheimer’s Disease Diagnosis”，IEEE Transactions on Medical Imaging, 2024.03 (JCR Q1, 2023 IF:10.6)

[J6] Changhong Jing, Yanyan Shen, Shen Zhao, Yi Pan, CL Philip Chen, Baiying Lei*, Shuqiang Wang*,“Estimating Addiction-Related Brain Connectivity by Prior-Embedding Graph Generative Adversarial Networks”, IEEE Transactions on Cybernetics, 2024(JCR Q1, 2023 IF: 11.8)

[J7] Baiying Lei, Yafeng Li, Wanyi Fu, Peng Yang, Shaobin Chen, Tianfu Wang, Xiaohua Xiao, Tianye Niu, Yu Fu, Shuqiang Wang*, Hongbin Han*, Jing Qin, "Alzheimer’s disease diagnosis from multi-modal data via feature inductive learning and dual multilevel graph neural network." Medical Image Analysis (2024): 103213.(JCR Q1, 2023 IF:10.9).

[J8] Baiying Lei, Yun Zhu, Enmin Liang, Peng Yang, Shaobin Chen, Huoyou Hu, Haoran Xie, Ziyi Wei, Fei Hao, Xuegang Song, Tianfu Wang, Xiaohua Xiao*, Shuqiang Wang*, Hongbin Han*, “Federated Domain Adaptation via Transformer for Multi-site Alzheimer’s Disease Diagnosis”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2023.08 (JCR Q1, 2022 IF:10.048)

[J9] Shaobin Chen, Zhenquan Wu, Mingzhu Li, Yun Zhu, Hai Xie, Peng Yang, Cheng Zhao, Yongtao Zhang, Shaochong Zhang, Xinyu Zhao, Tianfu Wang, Lin Lu*, Guoming Zhang*, Baiying Lei*, “FIT-Net: Feature Interaction Transformer Network for Pathologic Myopia Diagnosis”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2023.03 (JCR Q1, 2022 IF:10.6)

[J10] Yingpeng Xie, Qiwei Wan, Hai Xie, Yanwu Xu, Tianfu Wang, Shuqiang Wang*, Baiying Lei*, “Fundus Image-label Pairs Synthesis and Retinopathy Screening via GANs with Class-imbalanced Semi-supervised Learning”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022.03(JCR Q1, 2022 IF:10.6)

[J11] Qiankun Zuo, Huisi Wu, CL Philip Chen, Baiying Lei*, and Shuqiang Wang*, “Prior-Guided Adversarial Learning With Hypergraph for Predicting Abnormal Connections in Alzheimer’s Disease”, IEEE Transactions on Cybernetics, 2024(JCR Q1, 2023 IF: 11.8)

[J12] Youyi Song, Jing Zou, Kup-Sze Choi, Baiying Lei*, and Jing Qin, “Cell classification with worse-case boosting for intelligent cervical cancer screenin”, Medical Image Analysis, 2024, 91, pp. 103014(JCR Q1, 2022 IF:10.9).

[J13] 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. (JCR Q1, 2021 IF:11.037)

[J14] 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).

[J15] 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 (JCR Q1,2021 IF:13.828)

[J16] Xinzi He, Ee-Leng Tan, Hanwen Bia, Xuzhe Zhang, Shijie Zhao∗, Baiying Lei∗, “Fully Transformer Network for Skin Lesion Analysis”, Medical Image Analysis, 2021 (JCR Q1, 2021 IF:13.828)

[J17] 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(JCR Q1, 2021 IF:13.828)

[J18] 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(JCR Q1, 2021 IF:13.828)

[J19] 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(JCR Q1,2021 IF:13.828)

[J20] 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(JCR Q1,2021 IF:11.037)

[J21] 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(JCR Q1,2021 IF:14.255)

[J22] 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 (JCR Q1, 2019 IF:19.118)

[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

[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

[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

[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

[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

[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

[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] 雷柏英，柳懿垚，杨意，姜伟，“一种基于超声自动乳腺全容积成像的乳腺分类方法及装置”，授权日：20230117，专利号：ZL2021106987996

[P11] 雷柏英，陈少滨，谢海，杜曰山一，赵金凤，张汝钢，汪天富，张国明，“一种自动检测眼底图像类型的方法、存储介质及装置”，授权日：20230223，专利号：ZL202110559562X

[P12] 雷柏英，张汝钢，汪天富，张国明，“一种视网膜病变识别模型的生成方法、识别装置及设备”，专利申请日：20200824 ，专利号：2020108578015

[P13] 雷柏英,梁恩民,刘勇,汪天富，“一种基于半监督联邦学习的脑影像分类方法及终端设备”，专利申请日：20210709，专利号：202110780755.8

1、 2022年获CSIG石青云女科学家奖（青年组）（2018年起，全国共17人）

https://www.csig.org.cn/67/202304/50870.html

2、 2022年获强国青年科学家”提名（全国共40人）

3、 2023年获中国医药教育协会科学技术奖科技创新二等奖（排名第5）

4、 2023年获广东省医学会广东省优秀医药成果（排名第5）

5、 2019年获深圳市科技进步一等奖（排名第3）

6、 2018年获吴文俊人工智能技术发明三等奖(排名第3）

7、 PRCV2024 Best AC奖

8、 PRCV2024 最佳论文候选

9、 IEEE TMI Distinguished Reviewer Platinum Level 2020-2024（杰出审稿人）

10、 ICASSP 2022 Outstanding Reviewer Recognition（杰出审稿人）

11、 MICCAI CLIP Best Paper Award（最佳论文）

12、 IEEE 35th International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS) best student paper award（最佳学生论文，学生的指导老师）

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：《医学图像处理与分析》、《医学图像处理与应用》

教学改革项目：

[1] 2024年深圳大学研究生“金课”项目，《医学图像处理与分析》、20万，2024/09-2027/09,主持、在研。

[2] 2024年深圳大学研究生优秀教材项目，《智能医学图像处理》、20万，2024/09-2027/09,主持、在研。

[3] 深圳大学校级教学改革研究项目，新工科建设背景下OBE教学模式的构建——以《医学图像分析》课程教学为例，2023/09-2024/09,主持、已结题。

[4] 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，已结题。

[5] 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，已结题。

[6] 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。

[7] 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。

[8] 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。

[9] 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。

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20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；

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