颜锐，中国科学技术大学苏州高等研究院/生物医学工程学院特任副研究员。2023年获中国科学院大学博士学位，2023年至2025年在中国科学技术大学进行博士后研究。主要从事病理人工智能、医学影像计算和空间多组学研究。目前以第一作者或通讯作者在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)、Medical Image Analysis、npj Precision Oncology、MICCAI等国际期刊和会议发表论文20余篇，被引用900余次（h指数14）。已授权或受理专利2项。入选江苏省卓越博士后计划，主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项。
工作经历
2025/10-至今，中国科学技术大学苏州高等研究院，特任副研究员
2023/07-2025/10，中国科学技术大学苏州高等研究院，博士后，合作导师：周少华教授、卞修武院士
学习经历
2020/09-2023/06，中国科学院大学，中国科学院计算技术研究所，计算机科学与技术，博士（导师：张法教授、李锦涛研究员）
2017/09-2020/06，安徽大学，计算机科学与技术学院，计算机技术，硕士（导师：郑春厚教授）
电子邮箱
yanrui@ustc.edu.cn
主要科研项目
1. 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）[原青年科学基金项目]，面向癌症基因突变和生存预测的病理-基因多模态学习方法研究，2025.1–2027.12，项目负责人。
2. 北京市自然科学基金，多模态对比学习-动态融合驱动的胰腺癌疗效评估模型构建及其可解释性研究，2025.7–2028.6，课题负责人。
3. 中国科学技术大学苏州高等研究院引进人才启动经费，2025.11–2028.11，项目负责人。
4. 国家重点研发计划，下一代诊断病理学理论与技术体系构建及其在个体化诊疗中应用，2022.01–2024.12，参与。
获奖及荣誉情况
1. 2024年，江苏省卓越博士后。
2. 2020年，计算机体系结构国家重点实验室优秀学生。
3. 2019年，研究生国家奖学金。
主要学术论文
[1] Rui Yan, Xueyuan Zhang, Zihang Jiang, Baizhi Wang, Xiuwu Bian, Fei Ren, S. Kevin Zhou. Pathway-aware multimodal transformer (PAMT): Integrating pathological image and gene expression for interpretable cancer survival analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025. (IF: 18.6，中科院1区Top)
[2] Rui Yan, Yijun Shen, Xueyuan Zhang, et al. Histopathological bladder cancer gene mutation prediction with hierarchical deep multiple-instance learning[J]. Medical Image Analysis, 2023, 87: 102824. (IF: 11.8, 中科院1区Top)
[3] Rui Yan, Zhilong Lv, Zhidong Yang, et al. Sparse and hierarchical transformer for survival analysis on whole slide images[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2023. (IF: 7.7, 中科院1区Top)
[4] Rui Yan, Fei Ren, Zihao Wang, et al. Breast cancer histopathological image classification using a hybrid deep neural network[J]. Methods, 2020, 173: 52-60. (中科院2区, 引用次数: 392)
[5] Haijing Luan, Taiyuan Hu, Jifang Hu, Weier Liu, Kaixing Yang, Yue Pei, Ruilin Li, Jiayin He, Yajun Gao, Dawei Sun, Xiaohong Duan, Rui Yan*, S. Kevin Zhou*, Beifang Niu*. Breast cancer homologous recombination deficiency prediction from pathological images with a sufficient and representative Transformer[J]. npj Precision Oncology, 2025, 9(1): 160. (中科院1区Top，IF: 8.0，共同通讯)
[6] Rui Yan, Fa Zhang, Xiaosong Rao, et al. Richer fusion network for breast cancer classification based on multimodal data[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2021, 21(1): 1-15. (IF: 3.8, 引用次数: 124)
[7] Haijing Luan, Kaixing Yang, Taiyuan Hu, Jifang Hu, Siyao Liu, Ruilin Li, Jiayin He, Rui Yan*, Xiaobing Guo*, Niansong Qian*, Beifang Niu*. Review of deep learning-based pathological image classification: From task-specific models to foundation models[J]. Future Generation Computer Systems, 2025, 164: 107578. (中科院1区Top，IF: 6.1共同通讯)
[8] Rongshen Wang, Fenghe Tang, Qingsong Yao, Rui Yan*, Xu Zhang, Zheng Huang, Haoran Lai, Zhiyang He, Xiaodong Tao, Zihang Jiang*, S. Kevin Zhou*. SimCroP: Radiograph Representation Learning with Similarity-driven Cross-granularity Pre-training[C]. MICCAI, 2025. (医学影像计算顶级会议，共同通讯)
[9] Yuhao Wang, Yunjie Gu, Xueyuan Zhang, Baizhi Wang, Rundong Wang, Xiaolong Li, Yudong Liu, Fengmei Qu, Fei Ren, Rui Yan*, S. Kevin Zhou*. Computational pathology in precision oncology: Evolution from task-specific models to foundation models[J]. Chinese Medical Journal, 2025: 10.1097. (中科院2区，IF: 7.3，共同通讯)
[10] Taiyuan Hu#, Haijing Luan#, Rui Yan#, et al. Transformer-Based Multi-Scale Fusion for Robust Predicting Microsatellite Instability from Pathological Images[C]//2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2024: 2046-2053. (生物信息学三大顶会之一)
[11] Rui Yan, Zhidong Yang, Jintao Li, et al. Divide-and-attention network for HE-stained pathological image classification[J]. Biology, 2022, 11(7): 982. (中科院2区，IF: 5.1)
[12] Rui Yan, Fei Ren, Jintao Li, et al. Nuclei-guided network for breast cancer grading in HE-stained pathological images[J]. Sensors, 2022, 22(11): 4061. (中科院2区，IF: 3.9)
[13] Rui Yan, Fei Ren, Zihao Wang, et al. A hybrid convolutional and recurrent deep neural network for breast cancer pathological image classification[C]// IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2018: 957-962. (生物信息学三大顶会之一)
[14] Rui Yan, Jintao Li, Xiaosong Rao, et al. NANet: nuclei-aware network for grading of breast cancer in HE stained pathological images[C]// IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2020: 865-870. (生物信息学三大顶会之一)
[15] 颜锐,梁智勇,李锦涛,等。基于深度学习和H&E染色病理图像的肿瘤相关指标预测研究综述[J].计算机科学,2022,49(02):69-82.(CSCD,北大核心期刊)
[16] 颜锐,陈丽萌,李锦涛,等。基于深度学习和组织病理图像的癌症分类研究进展[J].协和医学杂志,2021,12(5):742-748.(CSCD,中国科技核心期刊)
专利发明
[1] 张法, 颜锐, 谭光明, 等. 基于多模态深度学习的病理分类方法及系统[P]. 北京市: CN110298383B, 2021-07-13. (已授权)
[2] 颜锐, 张雪媛, 谭光明, 等. 一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法及系统[P]. (已受理)
