姓名 | 周雷 |
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工作单位 | 上海理工大学健康科学与工程学院 | |
职称 | 副教授 | |
导师资格 | 硕士研究生指导教师 | |
学科专业 | 医学信息工程 | |
联系方式 | 电话：13917229787 E-mail：davidzhou@usst.edu.cn | |
一、个人简介 周雷，上海理工大学健康科学与工程学院副教授、硕导、上海理工大学志远学者。2014年博士毕业于上海交通大学电子信息与电气工程学院自动系，2020 -2021在上海科技大学生物医学工程学院沈定刚教授IDEA LAB进行访学工作。主要研究方向包括医学影像分析、弱监督语义分割、和基于深度学习的图像/视频压缩等。作为项目负责人承担了国家自然科学基金青年基金项目1项，参与国家/地方基金项目3项，与企业/医院合作项目10余项。已发表相关领域的SCI和国际会议论文20余篇，曾连续三年带领团队获得顶级学术会议CVPR举办的CLIC图像视频压缩挑战赛，累计获得7项冠军。大部分论文发表于人工智能领域国际顶级期刊或会议，包括Transaction on Medical Imaging、Transaction on Multimedia、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letter、Neurocomputing、CVPR、ICIP、ICASSP等。 | ||
二、主要学习与工作经历 教育背景： 2020.3-2021.12 上海科技大学生物医学工程学院沈定刚教授IDEA LAB，访问学者 2008.9-2014.11 上海交通大学电子信息与电气工程学院，硕士/博士，导师杨杰教授，关新平教授 工作经历： 2020.6-至今 上海理工大学健康科学与工程学院，医学信息工程研究所，副教授 2014.12-2020.6 上海理工大学医疗器械与食品学院，医学信息工程研究所，讲师 | ||
三、主要科研工作与成绩 代表性论文： 1.Zhou, L *(第一作者/通讯作者), Cai C, Gao Y, et al. Variational Autoencoder for Low Bit-rate Image Compression[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPR). 2018: 2617-2620 2.Zhou, L *(第一作者/通讯作者), Sun, Z., Wu, XJ. and Wu, J., End-to-end Optimized Image Compression with Attention Mechanism, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2019 (CVPR) 3.Wu, X., Zhang, Z., Feng, J., Zhou, L. *(通讯作者), & Wu, J. (2020). End-to-end Optimized Video Compression with MV-Residual Prediction. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPR) (pp. 156-157). 4.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), Fu, K., Liu, Z., Zhang, F., Yin, Z., & Zheng, J. (2019). Superpixel based continuous conditional random field neural network for semantic segmentation. Neurocomputing, 340, 196-210. 5.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), Kong, X., Gong, C., Zhang, F., & Zhang, X. (2020). FC-RCCN: Fully convolutional residual continuous CRF network for semantic segmentation.Pattern Recognition Letters,130,54-63. 6.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), & Wei, W. (2020). DIC: deep image clustering for unsupervised image segmentation.IEEE Access, 8, 34481-34491. 7.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), Gong, C., Liu, Z., & Fu, K. (2020). SAL: Selection and attention losses for weakly supervised semantic segmentation. IEEE Transactions on Multimedia, 23, 1035-1048. 8.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), Chen, H., Wei, Y., & Li, X. (2022). Mining Confident Supervision by Prototypes Discovering and Annotation Selection for Weakly Supervised Semantic Segmentation. Neurocomputing. 2022,501(501):420-435 9.Zhou, L. *(第一作者/通讯作者), Wang, S., Sun, K., Zhou, T., Yan, F., & Shen, D. (2022). Three-dimensional affinity learning based multi-branch ensemble network for breast tumor segmentation in MRI. Pattern Recognition, 129,108723. 10.陈骅桂, 周雷（通讯作者), 丛志洋, 赵廉(2022), "基于多维信息融合的无监督快速肺部血管分割算法",《生物医学工程学报》，24(03), 289-300 11.周威；张昱中；罗晶；周雷（通讯作者)(2023)，“面向胸部骨分割的混合双编码器模型及应用”，《小型微型计算机系统》 12.Liu, W., Zhou, L., & Yang, X. (2023). High-order features of a single linear corneal laceration image are valuable biomarkers in an intelligent multimodal analytic strategy for corneal laceration reconstruction. Displays, 79, 102507. 13.Zhang, J., Cui, Z., Shi, Z., Jiang, Y., Zhang, Z., Dai, X., Zhou, L.. & Shen, D.(2023). A robust and efficient AI assistant for breast tumor segmentation from DCE-MRI via a spatial-temporal framework. Cell Patterns, 4(9). 14.Chen, Q., Zhang, J., Meng, R., Zhou, L., Li, Z., Feng, Q., & Shen, D. (2024). Modality-Specific Information Disentanglement from Multi-parametric MRI for Breast Tumor Segmentation and Computer-aided Diagnosis.IEEE Transactions on Medical Imaging, DOI:10.1109/TMI.2024.3352648 15.Zhou, L*(第一作者/通讯作者), Zhang, Y., Zhang, J., ... & Shen, D. (2024). Prototype Learning Guided Hybrid Network for Breast Tumor Segmentation in DCE-MRI.IEEE Transactions on Medical Imaging. DOI:10.1109/TMI.2024.3435450 代表性项目： 1、国家自然科学基金，61906121，基于深度无监督分簇的混合监督图像语义分割方法研究 2、国家自然科学基金，82300122，基于影像组学及图像分割技术的胸腺病理一体化诊断的研究 3、广东省“新一代人工智能重大专项”，2021B0101420006，“基于深度学习多组学的乳腺癌辅助诊疗与预后预测系统” | ||
四、主要社会学术团体兼职 CCF计算机应用专委会委员 中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员 中国生物医学工程学会医学人工智能分会会员 中国图象图形学会会员 | ||
五、主要研究方向 1.眼科、乳腺、肺部和腹部等区域的CT/MRI多模态影像分析，侧重于语义分割、病灶检测与辅助诊断相关的算法研究及应用 2.不完全标记样本条件下的弱监督和半监督语义分割算法研究及应用 3.基于深度学习的图像和视频处理算法研究及应用，包括压缩、插帧、超分、生成等 4.面向工业场景的异常检测算法研究与应用 | ||
六、有合作项目的企业、医院、研究所等，以及合作项目名称 1、与上海复拓知达医疗科技有限公司合作，开发usst_lungtoolkit 系列软件，研发分割、配准、运动估计等核心算法 2、与上海第九人民医院合作项目，“用于眼科手术的软组织影像语义分析系统研发” 3、与上海长征医院合作项目, “针对骨质疏松及骨关节障碍患者的智能餐盘和营养管理软件研发” 4、与华院计算技术(上海)股份有限公司开展工业检测、虚拟数字人方面的项目合作 5、与龙华医院合作项目，“肺结核辅助诊断系统和算法开发” 6、与上海市第一人民医院合作项目，“基于影像组学及图像分割技术的胸腺病理一体化诊断的研究” 7、与双深信息技术有限公司开展智能视频处理相关的项目合作 8、与上海科技大学开展基于深度学习多组学的乳腺癌辅助诊疗相关的合作 | ||
