u 个人简介

丛超(1984.1-)，博士，副教授。主要研究方向为深度学习与医学图像处理。

丛超博士毕业于陆军军医大学核医学与影像医学专业，硕士毕业于中国科学院信号与信息处理专业，本科毕业于湖南大学自动化专业，具有医工结合的跨学科背景。其在医学影像处理领域有超过十五年的研究经验，曾在东芝医疗系统有限公司带领团队研发医学图像分析算法，并获得多项专利。于2017-2018作为访问学者工作于韩国高等科学院KAIST的CILAB实验室，负责MRI图像分割的深度学习算法研究；与世界级医学院约翰斯霍普金斯大学（Johns Hopkins University）长年合作，于2018-2019年赴该校访问学者，合作期间与相关实验室共同研究基于影像医学与深度学习的相关算法与系统。

近年来，主持重庆市科委自然科学基金项目、教委科学技术研究项目、企业委托横向项目等十余项，承担科研经费累计超过100万元人民币。在国内外重要学术刊物及高水平学术会议（CCF-B类）上共发表论文20余篇，授权国内外发明专利共计13项。并与国际知名学术机构有深入的合作。其研究成果在医学影像的分割、配准、去噪、识别等领域具有重要影响，尤其在深度学习和多模态医学影像分析方面有突出的贡献。

u 研究领域

深度学习（视觉语言模型、扩散模型等）、图像处理算法、机器视觉

u 承担的主要项目

[1] 重庆市自然科学基金面上项目, CSTB2024NSCQ-MSX0529, 基于多模态视觉语言模型的帕金森病辅助诊断算法研究, 项目主持。

[2] 重庆市教委, 科学研究面上项目, KJQN202001131, 基于新冠肺炎影像辅助诊断的深度学习非平衡样本训练及对抗训练机制研究, 项目主持。

[3] 重庆市科委, 科学研究面上项目, cstc2016jcyjA1377, 基于生物力学与深度学习的心脏图像应力分析及运动检测方法研究, 项目主持。

[4] Lima Lab, Johns Hopkins University，国外项目，XA、CTA冠脉血管造影狭窄检测，算法研发。

[5] 中国标准化研究院, 委托项目, 标准服务微信公众平台的研究与推广, 2014至2015，项目负责。

[6] 中国标准化研究院, 委托项目, 标准检索服务网络推广研究与应用试点, 2014，项目负责。

[7] 东芝中国有限公司，企业项目，MRI心脏电影图像、DE、灌注图像分析软件，2009年至2013，项目组长。

u 代表性成果

n 部分论文

[1] Cong C, Li X, Zhang C, et al. MRI-based breast cancer classification and localization by multiparametric feature extraction and combination using deep learning[J]. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2024, 59(1): 148-161.（行业著名SCI期刊，中科院二区）

[2] Cong C, Kato Y, Vasconcellos H D D, et al. Deep learning-based end-to-end automated stenosis classification and localization on catheter coronary angiography[J]. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 2023, 10: 944135.（SCI中科院二区）

[3] Sun J, Cong C, Li X, et al. Identification of Parkinson’s disease and multiple system atrophy using multimodal PET/MRI radiomics[J]. European Radiology, 2024, 34(1): 662-672. (SCI中科院一区，行业顶刊)

[4] Tan H, Luo B, Cong C#. Using Deep Learning to differentiate between Parkinson's Disease and Multiple System Atrophy based on PET and MRI images[C]//2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2023: 3181-3187. (CCF-B类重要国际会议)

[5] 丛超, 肖朝晖, 陈文俊, 等. 基于深度神经网络的冠脉造影图像的血管狭窄自动定位及分类预测[J]. 中国生物医学工程学报, 2021, 40(3): 301-309.

[6] Sun K X, Cong C#. Research on Chest abnormality …(BIBM). IEEE, 2022: 3884-3886. (CCF-B类重要国际会议)

[7] Cong C, Kato Y, Vasconcellos H D, et al. Automated Stenosis Detection and …[C]//2019 IEEE (BIBM).（CCF-B类重要国际会议）

[8]  陈文俊, 丛超#, 黄丽雯. 基于信息熵的卷积神经网络图像特征度量[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(22): 2211004.

[9]  Liu J, Cong C, Zhang J, et al. Multimodel habitats …[J]. Clinical Radiology, 2024, 79(1): e127-e136. （SCI中科院三区）

[10] 刘嘉晨,丛超,郭虹,等.多参数MR生境成像预测胶质母细胞瘤预后的临床研究[J].陆军军医大学学报, 2023, 45(12):1301-1310.

n 部分专利

[1] 丛超等，基于深度卷积网络的冠状动脉血管造影图像狭窄区域标示方法，中国发明专利，ZL202010139496.6

[2] 丛超等，一种冠状动脉血管完全造影图像识别方法，中国发明专利，ZL202010139488.1

[3] 丛超等，用于室内WiFi指纹采集的循迹方法，中国发明专利，ZL201710827724.7

[4] 丛超等，基于位置标签识别的WiFi指纹采集系统及采集方法，中国发明专利，ZL201710828473.4

[5] 丛超等，一种WiFi指纹采集机器人，实用新型专利, ZL201721178441.6

[6] Wang Y, Cong C, Wang Y, et al. Apparatus and method for tracking contour of moving object, and apparatus and method for analyzing myocardial motion: 美国专利, US 20130182935.

[7] Wang Y, Cong C, Wang Y, et al. Moving object contour extraction apparatus, left ventricle image segmentation apparatus, moving object contour extraction method and left ventricle image segmentation method: 美国专利, US 20130184570.

[8] Yanhua Wangヤンホア ワン, Chao Congチャオ ツォン, 運動対象輪郭トラッキング装置及び運動対象輪郭トラッキング方法, 日本专利,  JP5976431.

[9] Yanhua Wangヤンホア ワン, Chao Congチャオ ツォン,医用画像処理装置、方法、及び医用画像診断装置, 第二发明人,日本专利, JP6498389

[10] Wang Y, Cong C, Appareil d'extraction de contour d'objet mobile, appareil de segmentation d'image du ventricule gauche,…, 欧洲专利 EP2549437B1 10.

[11] Wang Y, Cong C, Appareil et procédé de suivi de contour d'objet mobile et appareil et procédé d'analyse de mouvement du myocarde etc…,欧洲专利,  EP2549436 B1.

u 联系方式

E-mail：congchao@cqut.edu.cn