颜锐，中国科学技术大学苏州高等研究院博士后
主要研究方向：病理人工智能、医学图像计算、医学信息学
工作经历
2023/07-至今，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、卞修武
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，计算机应用技术，博士（导师：李锦涛、张法、任菲）
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）
电子邮箱
yanrui@ustc.edu.cn
主要科研项目
1.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引用，2022.01-2024.12，参与；
2.北京大学国际医院项目，人工智能数字病理图像处理关键技术及系统，2019.06-2021.06，参与；
3.广州国家实验室应急攻关项目，新冠肺炎临床-病理-影像信息融合关键技术和人工智能辅助诊断体系创建与应用，2021.10-2023.09，参与。
获奖及荣誉情况
1.2019.12 研究生国家奖学金；
2.2020.01 计算机体系结构国家重点实验室优秀学生；
主要学术论文
1.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: 10.9, 1区Top)
2.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, 1区Top)
3.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. (IF: 4.8, 引用次数: 224)
4.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: 3.5)
5.Rui Yan, Zhidong Yang, Jintao Li, et al. Divide-and-attention network for HE-stained pathological image classification[J]. Biology, 2022, 11(7): 982. (IF: 5.1)
6.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. (IF: 3.9)
7.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. (CCF B)
8.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. (CCF B)
9.Rui Yan, Fei Ren, Xiaosong Rao, et al. Integration of multimodal data for breast cancer classification using a hybrid deep learning method[C]// International Conference on Intelligent Computing (ICIC), Proceedings, Part I 15. Springer International Publishing, 2019: 460-469. (CCF C)
10.Rui Yan, Jintao Li, S. Kevin Zhou, et al. Decomposition-and-fusion network for HE-stained pathological image classification[C]// International Conference on Intelligent Computing (ICIC), Proceedings, Part III 17. Springer International Publishing, 2021: 198-207. (CCF C)
11.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)
12.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)
