王光磊，男，1983年5月生，副教授，博士。2007年毕业于天津大学测试计量技术及仪器专业获硕士学位，2009年毕业于瑞典查尔姆斯理工大学生物医学工程硕士专业，2013年毕业于意大利帕多瓦大学机械测量工程专业获得博士学位。主要工作经历:2010至2013年在意大利国家卫生研究院工作，2013年来best365官网登录入口工作。

1. 研究方向

以解决临床医学影像智能化分析关键问题为目标，针对临床疾病有冠心病、肝癌、乳腺癌、结肠癌和肺癌，研究内容为冠脉OCT、IVUS、CTA、CAG影像，肿瘤CT和MRI影像的智能化分析以及精确诊疗。基于深度学习的智能算法，将冠状动脉IVUS，OCT和双平面造影信息提取和融合后建立冠状动脉病变的3D重建模型，并计算病变部位剪切应力数值以及斑块形态，提供仿真的非介入式FFR的研究数据，从功能学和形态学两方面评价动脉粥样硬化斑块，使临床医生可以精确筛选出不稳定病变，对降低介入治疗的盲目性大有裨益，所以对于提高冠脉介入治疗的针对性和减少不必要的医疗支出有一定的必要性。本研究对于提高医学成像技术对临床应用的转化，使冠心病的介入治疗保持在领先水平，具有重大的学术价值和社会意义。

2. 科研项目

1. 省部级及重要横向科研项目，河北省自然科学基金项目，基于流固耦合FSI的冠状动脉狭窄的研究，F2015201196，201501-201712，4万，主持。

2. 省部级及重要横向科研项目，河北省自然科学基金重点项目，冠心病功能学评价中关键问题的研究，F2017201222，201701-201912，50万，主研。

3. 横向课题，肱动脉内膜离线检测，10万，主持。

3. 代表性论文

[1] Cao, T., Wang G.*, Ren L., Li Y., Wang, H. Brain tumor magnetic resonance image segmentation by a multiscale contextual attention module combined with a deep residual UNet (MCA-ResUNet). Physics in Medicine & Biology. 2022, 65, 095007.

[2] Wu, Y., Wang G.*, Wang, Z., Wang, H. PCAF-Net: A liver segmentation network based on deep learning. IET Image Process. 2022, 16(1): 229–238. (SCI)

[3] K. Feng, L. Ren, G. Wang, H. Wang, Y. Li, SLT-Net: A codec network for skin lesion segmentation, Computers in Biology and Medicine (2022), doi: https://doi.org/10.1016/ j.compbiomed.2022.105942.

[4] 冯凯丽, 任莉莉, 吴彦林, 李艳, 王洪瑞, 王光磊*. 基于双尺度并行注意力网络的肺实质分割. 生物医学工程学杂志, 2022, 39(4): 721-729. doi: 10.7507/1001-5515.202108005

[5] Fan T, Wang G*, Wang X, et al. MSN-Net: a multi-scale context nested U-Net for liver segmentation[J]. Signal Image and Video Processing, 2021(12):1-9.

[6] Fan T, Wang G*, Li Y, et al. MA-Net: A Multi-Scale Attention Network for Liver and Tumor Segmentation[J]. IEEE Access, 2020, 8:179656-179665.

[7] Zhang H, Wang G*, Li Y, et al. Faster R-CNN, fourth-order partial differential equation and global-local active contour model (FPDE-GLACM) for plaque segmentation in IV-OCT image[J]. Signal, Image and Video Processing, 2020, 14(3):509-517.

[7] Zhang H, Wang G*, Li Y, et al. Automatic Plaque Segmentation in Coronary Optical Coherence Tomography Images[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2019.

[8] 刘策, 张花齐, 王洪瑞, 王光磊*. 基于模糊C均值聚类和改进的随机游走算法的肺结节分割[J]. 生物医学工程学杂志, 36(6):8.

[9] 张学红, 王光磊, 王洪瑞,等. 基于中智学理论的冠脉OCT图像的钙化斑块分割[J]. 电子测量与仪器学报, 2019, v.33, No.226(10):117-122.

[10] 王光磊, 张学红, 韩业晨,等. 基于中智学理论的冠脉光学相干断层图像的全自动多区域分割[J]. 生物医学工程学杂志, 2019, 36(01):65-73.

[11] Wang G, Wang P, Li Y, et al. A Motion Artifact Reduction Method in Cerebrovascular DSA Sequence Images[J]. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 2018, 32(8):1854022.1-1854022.12.

[12] 王光磊, 王鹏宇, 韩业晨,等. 基于K-means聚类与改进随机游走算法的冠脉光学相干断层图像斑块分割[J]. 生物医学工程学杂志, 2017(06):869-875.