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路利军

作者:  来源:   阅读量:  发布时间:2017-09-03 14:01:20

    

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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

2019.06 – 至今,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

2018.03 – 至今,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

2017.09 – 至今,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

2015.09 – 2019.06,南方医科大学,生物医学工程学院医学信息研究所,副教授

2012.08 – 2015.08,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)磁场兼容PET成像技术;(3)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、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,此外,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。


3、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。




v 主要学术任职

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

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青年学术委员会,副主任委员

广东省核学会核药专委会,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、57万,2019/01-2022/12、在研、主持

2. 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、18万元、2016/01-2018/12、已结题、主持

3. 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、18万元、2017/01-2018/12、已结题、主持(国内合作者)。

4. 广东省自然科学基金项目,2016A030313577、心肌灌注动态PET时空高分辨图像重建关键技术研究、10万元、2016/06-2019/06、在研、主持。

5. 广东省自然科学基金项目, 2014A030310243、基于MR影像与动力学模型的动态PET图像重建新方法研究、10万元、2015/01-2018/01、已结题、主持。

6. 广州市珠江科技新星项目,20160010011、基于低秩逼近与稀疏表示的心肌灌注动态PET图像重建新方法研究、30万元、2016/06-2019/06、已结题、主持。


v 代表性论文

[1] Wenbing Lv, Saeed Ashrafinia, Jianhua Ma*, Lijun Lu*, Arman 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.

[2] Hui Xu, Wenbing Lv, Hui Feng, Dongyang Du, Qingyu Yuan, Quanshi Wang, Zhenhui Dai, Wei Yang, Qianjin Feng, Jianhua Ma, Lijun Lu*, Subregional Radiomics analysis of PET/CT imaging with Intratumor partitioning: application to prognosis for nasopharyngeal carcinoma, Molecular imaging and biology, doi: 10.1007/s11307-019-01439-x, 2019.

[3] Dongyang Du, Hui Feng, Wenbing Lv, Saeed Ashrafinia, Qingyu Yuan, Quanshi Wang, Wei Yang, Qianjin Feng, Wufan Chen, Arman Rahmim, Lijun Lu*, Machine learning methods for optimal radiomics-based differentiation between recurrence and inflammation: application to nasopharyngeal carcinoma post-therapy PET/CT images, Molecular imaging and biology, 22(3), 730-738, 2020

[4] Wenbing Lv, Qingyu Yuan, Quanshi Wang*, Jianhua Ma*, Qianjin Feng, Wufan Chen, Arman Rahmim, Lijun Lu*, Radiomics analysis of PET and CT components of PET/CT imaging integrated with clinical parameters: application to prognosis for nasopharyngeal carcinoma, Molecular imaging and biology, 21(5), 954-964, 2019.

[5] Yujia Zhou, Yuhang Sun, Wei Yang, Zhentai Lu, Meiyan Huang, Lijun Lu, Yu Zhang, Yanqiu Feng, Wufan Chen, Qianjin Feng, Correlation-weighted sparse representation for robust liver DCE-MRI decomposition registration, IEEE transactions on medical imaging, 38(10), 2352-2363, 2019.

[6] Ziang Pei, Shuangliang Cao, Lijun Lu*, Wufan Chen*, Direct Cellularity Estimation on Breast Cancer Histopathology Images Using Transfer Learning, Computational and Mathematical Methods in Medicine, ID 3041250, 2019.

[7] Wenbing Lv, Qingyu Yuan, Quanshi Wang, Jianhua Ma*, Jun Jiang, Wei Yang, Qianjin Feng, Wufan Chen, Aman Rahmim, and Lijun Lu*. Robustness versus disease differentiation when varying parameter settings in radiomics features: application to nasopharyngeal PET/CT, European Radiology, 28(8): 3245-3254, 2018.

[8] Lijun Lu, Xiaomian Ma, Has,san Mohy-ud-Din, Jianhua Ma, Qianjin Feng*, Arman Rahmim, and Wufan Chen*, Enhancement of dynamic myocardial perfusion PET images based on low-rank plus sparse decomposition, Computer Method and Program in Biomedical., 154, 57-69, 2018

[9] 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.




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