路利军

姓名：路利军

职称：教授

联系邮箱：lulijun@smu.edu.cn

v 学习经历

2007.09–2012.07 南方医科大学，生物医学工程，博士

2011.04–2012.04 美国约翰霍普金斯大学，放射系，访问博士生

2003.09–2007.07 湖北工业大学，电子信息工程，学士

v 工作经历

2023/12 –至今，南方医科大学，生物医学工程学院医学工程系，教授/博士生导师/主任

2019/6 –2023/12，南方医科大学，生物医学工程学院医学信息研究所，教授/博士生导师/副所长

2018/3 –2019/6，南方医科大学，生物医学工程学院医学信息研究所，副教授/博士生导师/副所长

2017/9 –2019/6，南方医科大学，生物医学工程学院医学信息研究所，副教授/博士生导师

2015/9 –2019/6，南方医科大学，生物医学工程学院医学信息研究所，副教授

2012/8 – 2015/8，南方医科大学，生物医学工程学院医学信息研究所，讲师

v 研究方向

本人研究方向为PET成像与分析，目前研究集中于以下三个方向：（1）动态PET心肌灌注成像技术；（2）全身及脑部PET影像的智能分析；（3）磁场兼容PET成像技术；（4）鼻咽癌肿瘤PET-CT数据的放射组学研究，具体如下：

1、PET心肌灌注成像(Myocardial Perfusion Imaging，MPI)作为一种检测心肌缺血的非侵入性检查手段，可以为冠心病的早期诊断、危险度分层与后期治疗决策提供可靠的依据，较SPECT具有显著优势。其显像过程需要对注入示踪剂的心脏进行动态数据采集，然而，随时间采样增加，重建图像质量严重退化，直接影响后续定量分析的准确性与可靠性。因此，如何进行优质的动态PET图像重建是亟待解决的问题。

2、全身及脑部PET影像的智能成像与分析，旨在突破多器官与肿瘤精准分割、高精度定量参数量化及疾病早期预测的关键瓶颈。我们将构建面向医学影像的垂直大模型，融合多模态临床数据，利用其强大的特征提取与时空建模能力，解决小样本学习难题。研究将重点探索大模型在复杂病灶识别、代谢异质性分析及预后评估中的应用

3、一体化PET/MRI成像中，在高磁场环境下，如何克服磁场对电子干扰，进行PET图像优质重建，PET/MRI一体成像中首要解决的关键问，一体化PET/MRI成像中，由于硬件条件限制，无法进行衰减校正，如何利用MRI数据进行PET衰减校正是又一关键问题。

4、鼻咽癌肿瘤PET/CT显像，全面考虑图像获取模式，重建方法，后处理方法，肿瘤勾画和灰度采样五个因素，深入研究18F-FDG与11C-choline两种显像剂鼻咽癌肿瘤纹理特征鲁棒性，确定最具鲁棒性的纹理特征，并评价其对鼻咽癌患者综合治疗后随访的诊断效能及其预后评估价值具有最要意义，是当前PET-CT放射组学面临的关键问题。

诚聘应用数学、生物医学影像、电子信息工程、控制工程相关专业博士后研究人员，长期有效。博士后在站期间和出站均有机会优先申请高级职称。

v 主要学术任职

Medical Physics Associate Editor

IEEE Trans Med Imaging、Phy Med Biol、Med Phys审稿人

中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会委员

中国生物医学工程学会青年工作委员会委员

中国体视学会智能成像分会委员

广东省生物医学工程学会智能医学影像分会主任委员

广东省生物医学工程学会青年学术委员会副主任委员

广东省医学装备学会医工转化分会副主任委员

广东省核学会核药专委会常务委员

广东省药学会医学智慧影像专委会常务委员

v 主要获奖情况（科研获奖、人才类奖项）

1、广东省珠江学者青年学者，广东省教育厅，2018年

2、广州市珠江科技新星，广州市科信局，2016年

3、广东省技术发明二等奖(第七完成人)，广东省人民政府，2016年

v 主要科研课题

1. 国家重点研发计划项目，2025YFE0216200，基于大模型AI 的恶性肿瘤核素诊疗一体化平台合作研究，2026/1至2028/12，主持；

2. 国家自然科学基金面上项目，62371221，基于隐式与显式联合深度先验的PET心肌灌注直接参数图像重建方法，2024/01至2027/12，主持；

3. 国家自然科学基金数学与智能+交叉重点专项，12326616，核医学影像一体化智能诊疗基础模型与关键技术研究，2024/01-2025/12，共同主持

4. 国家自然科学基金数学与医疗健康交叉重点专项，12026601，基于多组学大数据的鼻咽癌个体化临床智能决策算法与支持系统，2021/01-2022/12、参与单位负责人

5. 国家自然科学基金面上项目， 81871437，基于结构与动态联合先验的PET心肌灌注直接4D参数成像方法，2019/01-2022/12，主持

6. 国家自然科学基金青年项目，81501541，基于低秩与稀疏矩阵分解的心肌灌注动态PET图像重建方法研究，2016/01-2018/12、主持

7. 国家自然科学基金海外项目，61628105，基于18F-FDG与11C-choline显像的PET/CT鼻咽癌肿瘤异质性纹理分析及预后评估研究，2017/01-2018/12、主持（国内合作者）

8. 广东省国际科技合作项目， 2025/06-2027/06、主持

9. 广东省国际科技合作项目， 2022/06-2024/06、主持

10. 广东省自然科学基金项目， 2021/01-2023/12、主持

11. 广东省自然科学基金项目， 2019/01-2021/12、主持

12. 广州市珠江科技新星项目， 2016/06-2019/06、主持

v 代表性论文

[1] Z Ye, K Wang, W Lv, Q Feng and L Lu*, FSDA-DG: Improving Cross-Domain Generalizability of Medical Image Segmentation with Few Source Domain Annotations, Medical Image Analysis, 105, 103704, 2025 (中科院小类1区, IF=11.8)

[2] J Kou, J  Peng, W Lv, C Wu, Z Chen, G Zhou, Y Wang, L Lin, L Lu*, Y Sun*, A Serial MRI–based Deep Learning Model to Predict Survival in Patients with Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma, Radiology: Artificial Intelligence, 7(2), e230544, 2025 (中科院小类1区, IF=13.2)

[3] X, J Lv, Z Ye, Y Wei, Y Lu, X Wu, W Yi, P Ran, L Lu*, Multicontrast MR-Guided Diffusion Modelf or Ultra-Low-Dose Brain PET Denoising in Temporal Lobe Epilepsy, IEEE journal of biomedical and health informatics,2025. (IF=7.021，中科院小类1区)

[4] Z Ye, J Lv, X Wu, H Li, X Niu, X Han, B Li, L Gao, J Yang, F Ouyang, L Lu*, P Ran*, AI-Quantified ¹¹C-MET PET/CT bone marrow metabolic activity for prognostic assessment in newly diagnosed multiple myeloma, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 2025. (IF=10.057，中科院小类1区，Top)

[5] H Sun, F Wang, Y Yang, X Hong, W Xu, S Wang*, GSP Mok*, L Lu*,Transfer learning-based attenuation correction for static and dynamic cardiac PET using a generative adversarial network, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 50 (12), 3630-3646, 2023. (IF=10.057，中科院小类1区，Top)

[6] H Xu, N Abdallah, J Marion, P Chauvet, C Tauber, T Carlier, L Lu*, Mathieu Hatt，Radiomics prognostic analysis of PET/CT images in a multicenter head and neck cancer cohort: investigating ComBat strategies, sub-volume characterization, and automatic segmentation, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 50, 1720-1734, 2023. (IF=10.057，中科院小类1区，Top)

[7] W Lv, S Ashrafinia, J Ma*, L Lu*, A Rahmim, Multi-level multi-modality fusion radiomics: application to PET and CT imaging for prognostication of head and neck cancer, IEEE journal of biomedical and health informatics 24 (8), 2268-2277,2020. (IF=7.021，中科院小类1区，Feature Article, Top，citation=101)

[8] X. Hong, F. Wang, H Sun, H Arabi and L. Lu*, Direct PET Parametric Imaging Using Deep Image Prior and a noval Parameter Amplification Strategy, Computers in Biology and Medicine 194, 110487, 2025. (IF=7.7，中科院小类1区)

[9] S Cao, Y He, H Sun, H Wu, W Chen*, L Lu*, Dynamic PET image reconstruction incorporating a median nonlocal means kernel method, Computers in biology and medicine 139, 104713, 2021. (IF=7.7,中科院小类1区)

[10] W Lv, Q Yuan, Q Wang, J Ma, J Jiang, W Yang, Q Feng, W Chen, A Rahmim, L Lu*, Robustness versus disease differentiation when varying parameter settings in radiomics features: application to nasopharyngeal PET/CT, European radiology 28 (8), 3245-3254. (IF=7.034，中科院小类2区，Top, citation=75)

[11] D Du, W Lv, J Lv, X Chen, H Wu, A Rahmim, L Lu*, Deep learning–based harmonization of CT reconstruction kernels towards improved clinical task performance, European Radiology, 1-13, 2023. (IF=7.034，中科院小类2区，Top)

[12] H Xu, W Lv, H Zhang, Q Yuan, Q Wang, Y Wu, L Lu*, Multimodality radiomics analysis based on [18F]FDG PET/CT imaging and multisequence MRI: Application to nasopharyngeal carcinoma prognosis, European Radiology, 2023. (IF=7.034, 中科院小类2区，Top)

[13] C Cai, W Lv, F Chi, B Zhang, L Zhu, G Yang, S Zhao, Y Zhu, X Han, Z Dai*, X Wang*, L. Lu*, Prognostic generalization of multi‐level CT‐dose fusion dosiomics from primary tumor and lymph node in nasopharyngeal carcinoma, Medical Physics, doi:10.1002/mp.16044, 2022. (IF=4.506，中科院小类2区，Top)

[14] H Xu, W Lv, H Zhang, J Ma, P Zhao, L Lu*, Evaluation and optimization of radiomics features stability to respiratory motion in 18F‐FDG 3D PET imaging, Medical Physics 48 (9), 5165-5178, 2021. (IF=4.506，中科院小类2区，Top)

[15] Lijun Lu, Wenbing Lv, Jun Jiang, Jianhua Ma*, Qianjin Feng*, Arman Rahmim, Wufan Chen, Robustness of Radiomic Features in [11C]Choline and [18F]FDG PET/CT Imaging of Nasopharyngeal Carcinoma: Impact of Segmentation and Discretization, Molecular Imaging and Biology, 18(6): 935-945, 2016. (2区, IF=3.488, citation =138)

v 学生培养情况

v 课题组及合作单位研究平台

课题组: 磁兼容小动物PET成像实验平台一套、高分辨率0.70mm小动物PET-CT成像平台

南方医院PET中心:联影 2 米长全景动态PET/CT（uEXPLORER）及西门子全身PET/CT（Siemens biograph TOF-PET/CT）

广东省人民医院PET中心:联影 2 米长全景动态PET/CT（uEXPLORER）及全身PET/MR系统（uPMR）

广东省中医院PET中心: GE公司3.0T SIGNA PET-MRI