职称：讲师

何雪磊分别于2015、2021年于武汉大学电子信息学院、西北大学信息科学与技术学院获得学士与博士学位，2021年入职西北大学信息科学与技术学院任讲师。研究领域包括光学分子影像技术、影像组学分析等以预临床/临床疾病为导向的信息工程理论与新技术。在光学分子影像技术方面，围绕肿瘤的早期检测开展荧光分子影像的成像技术研究，针对肝脏疾病的诊断检测研究动态荧光分子影像的成像方法。在影像组学方面，围绕不同种类的肝癌，开展通过CT、MR、US等影像技术研究疾病诊断、评估、预后等临床问题。迄今以第一作者或共同一作身份在分子影像领域发表高水平刊物十余篇，包括IEEE Trans. on Biomed. Engineering、European Radiology等，主持国家自然科学青年基金项目1项。

获奖

2020     陕西省自然科学奖二等奖（6/6）                                          授予单位：陕西省人民政府

2020     陕西高等学校科学技术奖一等奖（8/10）                            授予单位：陕西省教育厅

发表SCI论文情况

[1] Wu, Y., Chen, Z., Guo, H., Li, J., Yi, H., Yu, J., ... & He, X#. Fluorescence separation based on the spatiotemporal Gaussian mixture model for dynamic fluorescence molecular tomography. Journal of the Optical Society of America A,2024: 41(10), 1846-1855.

[2] Liu, Y., Cai, S., He, X., He, X.#, & Yue, T. Construction of a Food Safety Evaluation System Based on the Factor Analysis of Mixed Data Method. Foods, 2024:13(17), 2680.

[3] Wu, Y.*, He, X.*, Chen, Z., Wei, X., Liu, Y., Li, S., ... & He, X. Group sparse-based Taylor expansion method for liver pharmacokinetic parameters imaging of dynamic fluorescence molecular tomography. Physics in Medicine & Biology,2024: 69(11), 115006.

[4] He X, Li K, Wei R, et al. A multitask deep learning radiomics model for predicting the macrotrabecular-massive subtype and prognosis of hepatocellular carcinoma after hepatic arterial infusion chemotherapy[J]. La radiologia medica, 2023, 128(12): 1508-1520. (中科院JCR一区，2023 IF：8.90)

[5] He X, Wang M, Zhao C, et al. Deep learning-based automatic scoring models for the disease activity of rheumatoid arthritis based on multimodal ultrasound images[J]. Rheumatology, 2023: kead366. (中科院JCR一区，2023 IF：5.5)

[6] He X, Yu J, Wang X, et al. Half Thresholding Pursuit Algorithm for Fluorescence Molecular Tomography[J]. IEEE Transaction on Biomedical Engineering，2019, 66(5): 1468-1476. (中科院JCR二区，2019 IF：4.424)

[7] He X, Meng H, He X, et al. Nonconvex Laplacian Manifold Joint Method for Morphological Reconstruction of Fluorescence Molecular Tomography[J]. Molecular Imaging and Biology, 2020. (中科院JCR三区，2019 IF：2.925)

[8] He X, Wang X, Yi H, et al. Laplacian manifold regularization method for fluorescence molecular tomography[J]. Journal of Biomedical Optics, 2017, 22(4): 045009-045009. (中科院JCR三区，2019 IF：2.785)

[9] Ma Q*, He X*., Li K et al. Dynamic contrast-enhanced Ultrasound Radiomics for hepatocellular carcinoma recurrence prediction after thermal ablation [J]. Molecular Imaging and Biology, 2020. (中科院JCR三区，2019 IF：2.925)

[10] Zhao Q*, He X*, Wang K, et al. Deep learning model based on contrast-enhanced ultrasound for predicting early recurrence after thermal ablation of colorectal cancer liver metastasis[J]. European Radiology, 2022: 1-11. (中科院JCR二区，2019 IF:7.034)

[11] Zhao Y*, Li S*, He X*, et al. Liver injury monitoring using dynamic fluorescence molecular tomography based on a time-energy difference strategy[J]. Biomedical Optics Express, 2023, 14(10): 5298-5315. (中科院JCR二区，2023 IF：3.40)

[12] Zheng, Z., Wang, M., Fan, C., Wang, C., He, X., & He, X. Light&Fast Generative Adversarial Network for high-fidelity CT image synthesis of liver tumor. Computer Methods and Programs in Biomedicine,2024, 108252.

[13] Li, S., Wang, B., Yu, J., He, X., Guo, H., & He, X. FSMN-Net: a free space matching network based on manifold convolution for optical molecular tomography. Optics Letters, 2024:49(5), 1161-1164.

[14] Wang, M., Zheng, Z., Fan, C., Wang, C., He, X., & He, X. (2024, October). Edge-Net: A Self-supervised Medical Image Segmentation Model Based on Edge Attention. In Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) (pp. 241-254). Singapore

[15] Jiang X, Luo Y, He X, et al. Development and validation of the diagnostic accuracy of artificial intelligence-assisted ultrasound in the classification of splenic trauma[J]. Annals of Translational Medicine, 2022, 10(19). (中科院JCR三区，2019 IF：3.616)

[16] Xie X, Yang L, Zhao F, Wang D, Zhang H, He X, Cao X, Yi H, He X and Hou Y. A deep learning model combining multimodal radiomics, clinical and imaging features for differentiating ocular adnexal lymphoma from idiopathic orbital inflammation[J]. European Radiology, 2022: 1-11. (中科院JCR二区，2019 IF：)

[17] Zhao F, Gao P, Hu H, He X, Hou Y, and He X. Efficient Kidney Segmentation in Micro-CT Based on Multi-Atlas Registration and Random Forests[J]. IEEE Access, 2018, 99:1-1(中科院JCR二区，2019 IF：3.745)

[18] Zhao F, Chen Y, Chen F, He X, Cao X, Hou Y, Yi H*, He X *, and Liang J*. Semi-supervised Cerebrovascular Segmentation by Hierarchical Convolutional Neural Network[J]. IEEE Access, 2018, 6: 67841-67852. (中科院JCR二区，2019 IF：3.745)

发表EI论文情况

[1] 王晓东，耿国华，易黄建，何雪磊，贺小伟，基于低秩矩阵填充的背景荧光噪声抑制方法[J]. 光学学报, 2018年.（第四作者, EI收录）

[2] 王晓东，耿国华，易黄建，何雪磊，贺小伟，用于定位激发平面的混合高斯方法[J]. 激光与光电子学进展, 2018年（第四作者, EI收录）

[3] 侯榆青,胡昊文,赵凤军,何雪磊,易黄建,贺小伟，主动形状模型分割方法对光学重建影响评估[J]. 光学学报, 2017. (第四作者，EI收录)

[4] 耿国华, 何雪磊, 王美丽, 等. 文化遗产活化关键技术研究进展[J]. 中国图象图形学报, 2022, 24(6): 1988-2007. (第二作者，EI收录)

专利

[1] 贺小伟，何雪磊，易黄建，陈雁蓉，王晓东，侯榆青，宋小磊，一种基于半阈值追踪算法的荧光分子断层成像重建方法，CN201710448650.6，申请日期：2017-06-14。

[2] 赵凤军，陈雁蓉，贺小伟，贺小慧，高培，何雪磊，孙飞飞，曹欣，易黄建，侯榆青，基于统计形状模型的医学图像Graph Cut分割方法，申请号： 201610838092.X，申请日：2016-09-21。

学术会议

[1] 2016年10月2日~5日，中国 武汉，2016 ACP 亚洲通信与光子学会议。（Oral）

参与科研项目情况

[1] 国家自然科学基金委员会,青年项目，62201459，面向早期肝纤维化分期的动态荧光分子断层成像关键技术研究，2023-01-01 至 2025-12-31, 55万元, 在研, 主持

[2] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62271394, 面向实时近红外二区光学分子断层成像的模型驱动深度学习重建方法研究, 2023-01-01 至 2026-12-31, 55万元, 在研, 参与

[3] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 12271434, 基于Deep Unrolling的高分辨近红外二区荧光分子断层成像方法研究, 2023-01-01 至 2026-12-31, 46万元, 在研, 参与

[4] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 82172031, 肝移植超声多元结构化数据库智能分析与监测预警模型研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 55万元, 在研, 参与

[5] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 22077099, 肺癌“EGFR”靶向智能激活型近红外探针及其活体肿瘤标志蛋白显像诊断研究, 2021-01-01 至 2024-12-31, 63万元, 在研, 参与

[6] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 61971447, 光声-超声多模态影像组学模型智能预测类风湿性关节炎复发的方法研究 , 2020-01-01 至 2023-12-31, 65万元, 资助期满, 参与