刘再毅，医学博士，主任医师，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，广东省杰出青年医学人才。广东省人民医院放射科主任，广东省医学影像智能分析与应用重点实验室主任。任中华医学会放射学分会常委、广东省医学会放射学会候任主任委员、亚洲腹部放射学会执委等多个学术任职。中国科学技术大学生物医学工程学院兼职博导。
近年来，聚焦恶性肿瘤量化研究，将医学影像转化为可挖掘数据，创新性地基于影像组学构建个体化预测模型，用于肿瘤精准诊断、疗效评估和预后预测。以第一或通讯[含共同] 作者发表SCI论文50余篇，包括临床肿瘤学顶级期刊J Clin Oncol、Ann Oncol、Clin Cancer Res和影像学顶级期刊Radiology等。先后获国家杰出青年科学基金、科技部重点研发计划课题（2项）、国家自然科学基金青年及面上项目等资助。担任中华放射学会常委、广东省放射学会候任主任委员等。多次受邀在国际学术大会做专题报告。因本人在医学影像人工智能方面的工作，积极推动了我国医学影像人工智能研究的发展，于2018年获中华放射学会“杰出青年奖”。以第一完成人获得2020年度广东省科技进步一等奖。
主要研究方向：
医学影像组学人工智能研究
电子邮箱
Liuzaiyi@gdph.org.cn.
科研项目（近五年）
1.科技部国家重点研发计划生物与信息融合（BT 与 IT 融合）专项课题：病理与影像-组学-临床信息的交叉与融合新技术（项目编号：2021YFF1201003，起止年限：2022.1-2024.12，资助金额：345万元）
2.广东省科技计划项目（科技创新平台类）：广东省医学影像智能分析与应用重点实验室（2022年度）（项目编号：2022B1212010011，起止年限：2022.1-2024.12，资助金额：300万元）
3.广东省2020-2021新一代人工智能重大专项：基于深度学习多组学的乳腺癌辅助诊疗与预后预测系统（项目编号：2021B0101420006，起止年限：2021.1-2023.12，资助金额：1000万元）
4.国家杰出青年科学基金：结直肠癌影像组学（项目编号：81925023，起止年限：2020.1-2024.12，资助额度：400万元）
5.国家卫生健康委放射影像数据库建设：胃肠道影像数据库建设（项目编号：YXFSC2022JJSJ005，起止年限：2022.6-2024.6，资助金额：30万元）
6.科技部“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项课题： 构建乳腺癌定量评估关键影像组学特征集（项目编号：2017YFC1309102，起止年限：2017.07-2021.06，资助额度：396万元）。
7.国家自然科学基金：基于CT影像组学精准预测局部进展期胃癌手术预后的研究（项目编号：81771912，起止年限：2018.1-2021.12，资助额度：65万元）
8.国家自然科学基金：基于磁共振弥散加权和动态对比增强成像的定量影像生物标志在早期评估原发性肝癌靶向治疗反应中的研究（项目编号：81271569 ，起止年限：2013.1-2016.12，资助额度：65万元）
科研获奖
刘再毅，王珊珊，高英，梁长虹，黄燕琪，陈鑫，冯前进，何兰，王广谊，陈舒婷，项目名称：肿瘤影像组学创新技术及应用，颁奖单位：广东省人民政府，项目编号：J17-1-01-D01，证书号：粤府证【2021】1063号，广东省科技进步奖一等奖，2020年（第一完成人）
学术论文(近五年）
1.Dong D#, Fang MJ#, Tang L#, Shan XH#, Gao JB#, Giganti F#, Wang RP, Chen X, Wang XX, Palumbo D, Fu J, Li WC, Li J, Zhong LZ, De Cobelli F, Ji JF*, Liu ZY*(刘再毅，共同通讯作者), Tian J*. Deep learning radiomic nomogram can predict the number of lymph node metastasis in locally advanced gastric cancer: an international multicenter study. Ann Oncol. 2020 Jul;31(7):912-920. doi: 10.1016/j.annonc.2020.04.003. Epub 2020 Apr 15. PMID: 32304748. （2021 IF 51.769,Q1)
2.Huang YQ#, Liang CH#, He L#, Tian J#, Liang CS, Chen X, Ma ZL, Liu ZY*(刘再毅，通讯作者). Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer. J Clin Oncol. 2016 Jun 20;34(18):2157-64. doi: 10.1200/JCO.2015.65.9128. Epub 2016 May 2. Erratum in: J Clin Oncol. 2016 Jul 10;34(20):2436. PMID: 27138577. （2021 IF 50.717,Q1)
3. Wang S#, Yu H#, Gan Y#, Wu Z, Li E, Li X, Cao J, Zhu Y, Wang L, Deng H, Xie M, Wang Y, Ma X, Liu D, Chen B, Tian P, Qiu Z, Xian J, Ren J, Wang K, Wei W, Xie F*, Li Z*, Wang Q*, Xue X*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Shi J*, Li W*, Tian J*. Mining whole-lung information by artificial intelligence for predicting EGFR genotype and targeted therapy response in lung cancer: a multicohort study. Lancet Digit Health. 2022 Mar 24:S2589-7500(22)00024-3. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00024-3. Epub ahead of print. PMID: 35341713.（2021 IF 36.6142,Q1)
4.Huang Y, Liang C, Liu Z*(刘再毅，通讯作者). Nomogram for Predicting Pulmonary Hypertension in Patients without Pulmonary Embolism. Radiology. 2016 Jul;280(1):327-8. doi: 10.1148/radiol.2016152584. PMID: 27322982. （2021 IF 29.146,Q1)
5.Deng K#, Wang L#, Liu Y, Li X, Hou Q, Cao M, Ng NN, Wang H, Chen H, Yeom KW, Zhao M, Wu N, Gao P*, Shi J*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Li W*, Tian J*, Song J*. A deep learning-based system for survival benefit prediction of tyrosine kinase inhibitors and immune checkpoint inhibitors in stage IV non-small cell lung cancer patients: A multicenter, prognostic study. EClinicalMedicine. 2022 Jul 1;51:101541. doi: 10.1016/j.eclinm.2022.101541. PMID: 35813093; PMCID: PMC9256845.（2021 IF 17.033,Q1)
6.Zhao B#, Chen X#, Li Z#, Yu Z#, Yao S, Yan L, Wang Y, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Liang C*, Han C*. Triple U-net: Hematoxylin-aware nuclei segmentation with progressive dense feature aggregation. Med Image Anal. 2020 Oct;65:101786. doi: 10.1016/j.media.2020.101786. Epub 2020 Jul 18. PMID: 32712523. （2021 IF 13.828,Q1)
7.Han C#, Yao H#, Zhao B#, Li Z, Shi Z, Wu L, Chen X, Qu J, Zhao K, Lan R*, Liang C*, Pan X*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者，最后通讯）. Meta multi-task nuclei segmentation with fewer training samples. Med Image Anal. 2022 May 18;80:102481. doi: 10.1016/j.media.2022.102481. Epub ahead of print. PMID: 35653901.（2021 IF 13.828,Q1)
8.Han C#, Lin J#, Mai J#, Wang Y, Zhang Q, Zhao B, Chen X, Pan X, Shi Z, Xu Z, Yao S, Yan L, Lin H, Huang X, Liang C*, Han G*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者，最后通讯）. Multi-layer pseudo-supervision for histopathology tissue semantic segmentation using patch-level classification labels. Med Image Anal. 2022 May 24;80:102487. doi: 10.1016/j.media.2022.102487. Epub ahead of print. PMID: 35671591.（2021 IF 13.828,Q1)
9.Liu Z#, Li Z#, Qu J#, Zhang R#, Zhou X, Li L, Sun K, Tang Z, Jiang H, Li H, Xiong Q, Ding Y, Zhao X, Wang K*, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Tian J*. Radiomics of Multiparametric MRI for Pretreatment Prediction of Pathologic Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Multicenter Study. Clin Cancer Res. 2019 Jun 15;25(12):3538-3547. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-3190. Epub 2019 Mar 6. PMID: 30842125.（2021 IF 13.801,Q1)
10.Song J#, Shi J#, Dong D#, Fang M, Zhong W, Wang K, Wu N, Huang Y, Liu Z, Cheng Y, Gan Y, Zhou Y, Zhou P, Chen B, Liang C, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Li W*, Tian J*. A New Approach to Predict Progression-free Survival in Stage IV EGFR-mutant NSCLC Patients with EGFR-TKI Therapy. Clin Cancer Res. 2018 Aug 1;24(15):3583-3592. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-17-2507. Epub 2018 Mar 21. PMID: 29563137. （2021 IF 13.801,Q1)
11.Zhao K#, Li Z#, Yao S#, Wang Y, Wu X, Xu Z, Wu L, Huang Y#*, Liang C#*, Liu Z#*(刘再毅，共同第一作者，共同通讯作者). Artificial intelligence quantified tumour-stroma ratio is an independent predictor for overall survival in resectable colorectal cancer. EBioMedicine. 2020 Oct 8;61:103054. doi: 10.1016/j.ebiom.2020.103054. Epub ahead of print. PMID: 33039706. （2021 IF 11.205,Q2)
12.Zhang L#, Zhong L#, Li C, Zhang W, Hu C, Dong D*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Zhou J*, Tian J*. Knowledge-guided multi-task attention network for survival risk prediction using multi-center computed tomography images. Neural Netw. 2022 Aug;152:394-406. doi: 10.1016/j.neunet.2022.04.027. Epub 2022 Apr 28. PMID: 35605304.（2021 IF 9.657,Q2)
13. Zhang L#, Zhong L#, Li C, Zhang W, Hu C, Dong D*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Zhou J*, Tian J*. Knowledge-guided multi-task attention network for survival risk prediction using multi-center computed tomography images. Neural Netw. 2022 Aug;152:394-406. doi: 10.1016/j.neunet.2022.04.027. Epub 2022 Apr 28. PMID: 35605304.（2021 IF 9.657,Q2)
14.Zhang F#, Yao S#, Li Z#, Liang C, Zhao K, Huang Y, Gao Y, Qu J, Li Z*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者，最后通讯）. Predicting treatment response to neoadjuvant chemoradiotherapy in local advanced rectal cancer by biopsy digital pathology image features. Clin Transl Med. 2020 Jun;10(2):e110. doi: 10.1002/ctm2.110. Epub 2020 Jun 28. PMID: 32594660; PMCID: PMC7403709.（2021 IF 8.554,Q1)
15.Li Z#, Li C#, Pu H#, Pang X, Wang Y, Zhang D, Lei M, Cheng X, Zhao Y, Lu G, Ding Y, Cai L, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Zhang T*, You D*. Trajectories of perioperative serum carcinoembryonic antigen and colorectal cancer outcome: A retrospective, multicenter longitudinal cohort study. Clin Transl Med. 2021 Feb;11(2):e293. doi: 10.1002/ctm2.293. PMID: 33634994; PMCID: PMC7818970.（2021 IF 8.554,Q1)
专利情况(近五年)
1. 刘再毅;梁长虹;王瑛;陈鑫;黄燕琪;王广谊;颜丽芬. 核磁共振成像方法和系统，2013.09，中国，专利号：ZL.201310237595.8 授权日：2016.01.13
2.宋禹辰;高英;梁长虹;刘再毅;赵可;韩楚. 一种使用扫描仪获取的数字病例图像质量评价的方法，专利号：ZL.201911078748.2 授权日：2020.06.23
3.刘再毅;赵秉超;梁长虹;韩楚;孙洪赞;陈鑫;黄燕琪;叶维韬.基于深度学习的结构不变的病理图像颜色标准化方法，专利号：ZL 202010277944.9 授权日：2021.07.09
4.赵可;刘再毅;梁长虹;姚华升;王广谊;姚溯;王瑛;陈鑫;吴磊;李振辉. 一种结直肠癌IHC染色图像的组织类型分割方法，专利号：ZL.201910515926.7 授权日：2021.05.11
5.刘再毅;梁长虹;揭光灵;赵可;张芳;何兰;王瑛;陈鑫;黄燕琪;颜黎栩;李振辉. 一种基于影像组学量化肿瘤免疫状态的方法，专利号：ZL 201910515916.3 授权日：2021.08.13
6.刘再毅;梁长虹;覃杰;赵可;王瑛;陈鑫; 黄燕琪; 姚溯; 李振辉. 一种免疫组化病理图像CD3阳性细胞核分割方法及系统，专利号：ZL201910517113.1 授权日：2021.08.20
7.梁长虹; 刘再毅; 覃杰; 赵可; 王广谊; 陈鑫; 黄燕琪; 何兰; 颜黎栩; 吴磊. 一种免疫组化病理图像CD4阳性细胞核分割方法及系统，专利号：ZL201910516241.4 授权日：2021.08.20
8.刘再毅; 梁长虹; 赵可; 麦锦海; 王广谊; 姚溯; 陈鑫; 何兰; 黄燕琪. 结直肠癌IHC染色图像肿瘤侵袭边缘和中心的检测系统和方法，专利号：ZL 201910516657.6 授权日：2021.09.03
9.刘再毅;杨尚青;居胜红;孟祥盼;赵可;梁长虹;潘细朋;彭嘉铭;陈鑫. 肝癌IHC染色图的血管分布模式的识别方法、系统和存储介质，专利号：ZL202110793757.0 授权日：2022.07.05
