Education 生物医学工程学院

李衡

助理教授、PI、博士生导师,

生物医学工程学院

所在单位:深圳理工大学生物医学工程学院

个人简介

深圳市高层次人才, IEEE Senior Member,IEEE TMI Platinum Level Reviewer。主持各级政府科研项目5项,参与多项国家重点研发计划等重要科研项目。发表学术论文50余篇,多次获得国际学术会议Best Paper Award。曾主导头颈外科手术机器人和手术规划系统的研发和产业转化,获批多个第二类和第三类医疗器械注册证,获得全国“互联网+”创新创业大赛金奖。


学习工作经历

学习经历:

2016-10至2017-10,得州大学安德森癌症研究中心,生物统计,联培博士

2012-09至2018-06,北京理工大学,电子科学与技术,博士

2008-09至2012-06,郑州大学,通信工程,学士

工作经历:

2025-05至今,深圳理工大学,助理教授(独立PI)

2020-07至2025-05,南方科技大学,历任助理研究员、副研究员

2018-07至2020-06,北京理工大学,博士后;艾瑞迈迪医疗科技(北京)有限公司,副总经理(兼任)


研究领域

医疗智能,医学图像处理,手术机器人


学术任职

中国生物信息学学会委员,医学图像计算青年研讨会(MICS)委员,全国生物医学数据挖掘与计算学术会议专委会委员,脑机交互与神经信息挖掘分委会副主任,中国生物医学工程学会高级会员。

ICIC (CCF-C) 2025国际会议联合主席,ICAI 2024国际会议特别分会主席。

10+Top期刊、会议审稿人,包括IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Pattern Recognition, MICCAI, IJCAI等。


科研成果

学术荣誉

Heng Li(1/1),IEEE TMI Distinguished,2024

Heng Li(3/7,通讯作者),ICIC Best Paper Award,2024

Heng Li(7/7,通讯作者),ICAI Best Paper Award,2024

李衡(1/2,指导老师),“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛2024年度“揭榜挂帅”专项赛二等奖,2024

李衡(1/2,指导老师),全球校园人工智能算法精英大赛全国三等奖,2024

Heng Li(1/1),IEEE TMI Distinguished,2023

Heng Li(1/6),MICCAI USenhance Challenge 3rd Place Award,2023

李衡(2/11),第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛金奖,2019

科研项目

国家自然科学基金,面向临床复杂成像场景的眼底图像自适应修复方法研究,2025-2027,主持;

广东省自然科学基金,眼底影像筛查场景中基于先验知识的自适应图像增强方法研究,2025-2027,主持;

深圳市自然科学基金,面向便携式眼底成像系统的医学图像质控及诊断技术研究,2024-2027,主持;

广东省自然科学基金,面向眼科疾病辅助诊断的多模态影像迁移学习算法研究,2020-2023,主持;

中国博士后科学基金,髋膝关节置换手术导航系统关键技术研究,2018-2020,主持;

国家重点研发计划,覆盖高度近视及其并发症的预警模型和风险评估系统,2024-2027,参与;

国家重点研发计划,低视力关护导引机器人,2024-2027,参与;

国家自然科学基金,基于AS-OCT三维影像及动态视频的青光眼闭角检测,2023-2026,参与;

国家自然科学基金,基于知识图谱的白内障患者辅助决策智能系统建立研究,2022-2025,参与;

国家重点研发计划,混合现实引导精准、安全头颈微创手术导航机器人系统研发,2019-2022,参与。


代表性文章

[1]Li, H., Ou, M., Li, H., Qiu, Z., Niu, K., Fu, H., Liu, J. (2025). Multi-view Test-time Adaptation for Semantic Segmentation in Clinical Cataract Surgery. IEEE Transactions on Medical Imaging, Accepted. (中科院1区Top期刊,第一作者)

[2]Li, H., Lin, Z., Qiu, Z., Li, Z., Niu, K., Guo, N., ... & Liu, J. (2024). Enhancing and Adapting in the Clinic: Source-free Unsupervised Domain Adaptation for Medical Image Enhancement. IEEE Transactions on Medical Imaging, 43(4), 1323-1336. (中科院1区Top期刊,第一作者)

[3]Li, H., Liu, H., Fu, H., Xu, Y., Shu, H., Niu, K., ... & Liu, J. (2023). A generic fundus image enhancement network boosted by frequency self-supervised representation learning. Medical Image Analysis, 90, 102945. (中科院1区Top期刊,第一作者)

[4]Li, H., Li, H., Zhao, W., Fu, H., Su, X., Hu, Y., & Liu, J. (2023, October). Frequency-mixed single-source domain generalization for medical image segmentation. In International Conference on MICCAI (pp. 127-136). Cham: Springer Nature Switzerland. (医学影像顶会,第一作者)

[5]Li, H., Liu, H., Fu, H., Shu, H., Zhao, Y., Luo, X., ... & Liu, J. (2022, September). Structure-consistent restoration network for cataract fundus image enhancement. In International Conference on MICCAI (pp. 487-496). Cham: Springer Nature Switzerland. (医学影像顶会,第一作者)

[6]Li, H., Liu, H., Hu, Y., Fu, H., Zhao, Y., Miao, H., & Liu, J. (2022). An annotation-free restoration network for cataractous fundus images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 41(7), 1699-1710. (中科院1区Top期刊,第一作者)

[7]Li, H., Liu, Z., Huang, Y., & Shi, Y. (2015). Quaternion generic Fourier descriptor for color object recognition. Pattern recognition, 48(12), 3895-3903. (中科院1区Top期刊,第一作者)

[8]Li, H., Pang, F., & Liu, Z. (2019). A modeling strategy for cell dynamic morphology classification based on local deformation patterns. Biomedical Signal Processing and Control, 54, 101587. (JCR 1区期刊,第一作者)

[9]Li, H., Pang, F., Shi, Y., & Liu, Z. (2018). Cell dynamic morphology classification using deep convolutional neural networks. Cytometry Part A, 93(6), 628-638. (中科院3区期刊,第一作者)

[10] Li H.,Li H.*, Chen J., ... & Liu, J. (2025). AIF-SFDA: Autonomous Information Filter driven Source-Free Domain Adaptation for Medical Image Segmentation. Proceedings of the AAAI. (CCF-A会议,通讯作者)

[11] Lin, H., Gao, Y.,Li, H.*, Zhang, X., Yu, X., Chen, J., & Liu, J. (2024, July). Aggregation Strategy with Gradient Projection for Federated Learning in Diagnosis. In International Conference on Intelligent Computing (pp. 207-218). Singapore: Springer Nature Singapore. (CCF-C国际会议,Best Paper Award,通讯作者)

[12] Liu, H.,Li, H. *, Fu, H., Xiao, R., Gao, Y., Hu, Y., & Liu, J. (2022, September). Degradation-invariant enhancement of fundus images via pyramid constraint network. In International Conference on MICCAI (pp. 507-516). Cham: Springer Nature Switzerland. (医学影像顶会,通讯作者)

[13] Chu, Y., Yang, X.,Li, H. *, Ai, D., Ding, Y., Fan, J., ... & Yang, J. (2020). Multi-level feature aggregation network for instrument identification of endoscopic images. Physics in medicine & biology, 65(16), 165004. (JCR 1区期刊,通讯作者)

[14] Chu, Y.,Li, H. *, Li, X., Ding, Y., Yang, X., Ai, D., ... & Yang, J. (2020). Endoscopic image feature matching via motion consensus and global bilateral regression. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 190, 105370. (JCR 1区期刊,通讯作者)

[15] Fang, H.,Li, H. *, Song, S., Pang, K., Ai, D., Fan, J., ... & Yang, J. (2020). Motion-flow-guided recurrent network for respiratory signal estimation of x-ray angiographic image sequences. Physics in Medicine & Biology, 65(24), 245020. (JCR 1区期刊,通讯作者)