自动化学院
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厉力华
上传时间:2023-02-24 浏览次数:10


一、导师照片


二、基本信息

厉力华(LIHUA LI)教授(美国国籍)

导师类别:博士生导师、硕士生导师

研究方向:人工智能、模式识别、图像处理、智慧医疗

硕士招生学院:自动化学院

联系方式:lilh@hdu.edu.cn, 13606649398

 

三、个人简述

厉力华,男,博士,国家杰出青年科学基金获得者,新世纪百千万人才工程国家级人选,浙江省科技发展咨询委员会委员、之江实验室学术咨询委员会委员, IEEE TEMS学会智慧医学数字化技术委员会理事、中国生物医学工程学会影像信息与控制专业委员会候任主任委员、中国图形图像学会医学影像专业委员会副主任委员。曾在美国南佛罗里达大学工作多年,任职副教授。发表包括Nature子刊在内的高水平科研论文和国外著作章节200多篇(章),获授权专利20余项,其中两项美国专利被公司所采用并产业化。2012年获中国侨界贡献奖(创新人才)。

主要研究方向:主要从事人工智能及其在智慧医疗中的应用,围绕人工智能、模式识别、图像处理、机器学习方法和技术、以及在疾病早期检测、诊断和精准化治疗中的应用问题开展研究创新。

四、学术成果

(一)   代表性论文 (2018-2022年中的部分)

1.       Radiogenomic signatures reveal multiscale intratumour heterogeneity associated with biological functions and survival in breast cancer, Nature Communications, 2020.

2.       Radiogenomic Signatures of Oncotype DX Recurrence Score Enable Prediction of Survival in Estrogen Receptor–Positive Breast Cancer: A Multicohort Study. Radiology, 2022.

3.       Joint model- and immunohistochemistry-driven few–shot learning scheme for breast cancer segmentation on 4D DCE-MRI, Applied Intelligence, 2022

4.       A hybrid hemodynamic knowledge-powered and feature reconstruction-guided scheme for breast cancer segmentation basedon DCE-MRI. Medical Image Analysis, 2022.

5.       Semantic-Powered Explainable Model-Free Few-Shot Learning Scheme of Diagnosing COVID-19 on Chest X-ray, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022.

6.       A Framework for Deep Multitask Learning with Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for the Joint Prediction of Histological Characteristics in Breast Cancer. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2022.

7.       Radiomic Analysis of Pharmacokinetic Heterogeneity Within Tumor Based on the Unsupervised Decomposition of Dynamic Contrast-Enhanced MRI for Predicting Histological Characteristics of Breast Cancer. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2022

8.       A deep matrix factorization framework for identifying underlying tissue-specific patterns of DCE-MRI: applications for molecular subtype classification in breast cancer. Phys. Med. Biol. 2021.

9.       Robust corner detection with fractional calculus for magnetic resonance imaging, Biomedical Signal Processing and Control, 2021

10.    HMD-ARG: hierarchical multi-task deep learning for annotating antibiotic resistance genes, Microbiome

11.    A deep matrix completion method for imputing missing histological data in breast cancer by integrating DCE-MRI radiomics. Med Phys.

12.    Transcriptomic ****ysis identifies organspecific metastasis genes and pathways across different primary sites, Journal of Translational Medicine, (2021).

13.    Joint Prediction of Breast Cancer Histological Grade and Ki-67 Expression Level Based on DCE-MRI and DWI Radiomics. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.,2020,

14.    Generative adversarial network-based super-resolution of diffusion-weighted imaging: Application to tumour radiomics in breast cancer, NMR in Biomedicine. 2020

15.    A Rapid, Accurate and Machine-agnostic Segmentation and Quantification Method for CT-based COVID-19 Diagnosis, IEEE Trans. on Medical Imaging2020.

16.    A Convex Variational Approach for Image Deblurring With Multiplicative Structured Noise, IEEEAccess, 2020.

17.    Computer-aided detection of mass in digital breast tomosynthesis using a faster region-based convolutional neural networkMethods, 2019. (SCI)

18.    Radiomic Analysis of Imaging Heterogeneity in Tumours and the Surrounding Parenchyma based on Unsupervised Decomposition of DCE-MRI for Predicting Molecular Subtypes in Breast Cancer. European Radiology, 2019. (SCI)

19.    DLBI: Deep learning guided Bayesian inference for structure reconstruction of super-resolution fluorescence microscopy. Bioinformatics. 2018 SCI

20.    Identifying individuals with attention deficit hyperactivity disorder based on temporal variability of dynamic functional connectivity. Scientific Reports. 2018SCI

21.    Diffusion-Weighted Imaging Features of Breast Tumours and the Surrounding Stroma Reflect Intrinsic Heterogeneous Characteristics of Molecular Subtypes in Breast Cancer, NMR in Biomedicine, 2018SCI

22.    Asses**ent of global and local region-based bilateral mammographic feature asymmetry to predict short-term breast cancer risk. Physics in Medicine & Biology. 2018SCI

23.    DEEPre: sequence-based enzyme EC number prediction by deep learning. Bioinformatics, 2018SCI

24.    Computer-aided detection of **all intestinal ulcer and erosion in wireless capsule endoscopy images, Physics in Medicine & Biology. 2018.SCI

25.    Mapping individual voxel-wise morphological connectivity using wavelet transform of voxel-based morphology. PLoS One. 2018.SCI

26.    Diagnostic model for attention-deficit hyperactivity disorder based on interregional morphological connectivity. Neuroscience Letters. 2018. SCI

27.    A Slice-based 13C-detected NMR Spin System Forming and Resonance Assignment Method. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2018. SCI

(二)   主持/合作代表性科研项目(国家级)

1.     国家重点研发计划项目:面向肿瘤精准诊疗的人工智能方法与技术研究(主持)

2.     国家自然科学基金委员会联合基金重点项目:“基于多维数据的多民族妇女乳腺癌全周期智能诊疗方法研究(主持)

3.     国家重点研发计划项目课题:新型低剂量探测器乳腺数字X-射线图像的计算机辅助诊断算法研究(主持)

4.     国家自然科学基金重点项目:面向肿瘤精准诊疗的影像基因组学方法研究(主持)

5.     国家自然科学基金联合基金重点项目:基于医学图像深度计算的乳腺癌新辅助化疗病理缓解程度评估和预测(合作)

6.     国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”重点专项项目:人工智能元学习新理论与新技术及其在医学影像大数据德示范应用”(合作)

 

7.     国家科技部973计划项目课题:脑机融合感知和认知的计算理论与方法--脑机协同的认知计算模型(合作)

8.     国家自然科学基金面上项目:基于动态增强磁共振影像(DCE-MRI)的乳腺癌个体化治疗模型研究(主持)

9.     国家杰出青年科学基金项目:生物信息检测与诊断系统—肿瘤早期诊断与治疗中的信息处理问题研究(主持)

10.   美国国防部研究项目(BRCP)Computerized Analysis and Detection of Missed Cancer in Screening Mammogram(主持)

11.   美国国防部研究项目(BRCP)Robust Detection of Masses in Digitized Mammograms(主持)

(三)、知识产权

已获批专利、软件著作权等20余项(包括2项美国专利)。

 

五、主要荣誉

中国侨界贡献奖(创新人才);浙江省151”人才第一层次;浙江省“钱江学者”特聘教授


六、学 术 兼 职

IEEE TEMS学会智慧医学数字化技术委员会理事

中国图形图像学会医学影像专业委员会副主任委员

中国生物医学工程学会图像信息与控制专业委员会候任主任委员

中国医药生物技术协会生物医学信息技术分会常委

中国中医信息研究会智能诊疗分会常务理事

美国弗吉尼亚理工大学 兼 职 教授


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