研究医学超声成像新方法，用于重大疾病诊断与筛查
罗建文教授于2005年获得清华大学生物医学工程博士学位，之后在美国哥伦比亚大学担任博士后和Associate Research Scientist。2011年全职任教于清华大学，现为清华大学医学院长聘教授，博士生导师。曾入选国家海外高层次人才引进计划青年项目，获国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目资助。入选教育部2022年度“长江学者奖励计划”特聘教授。作为项目负责人承担国家重点研发计划重点专项项目2项（1项结题优秀）、国家自然科学基金项目5项。长期专注于医学超声成像的方法研究，特别是超声弹性成像及心血管疾病与肝纤维化诊断新方法的研究。近年来，进一步开展了超分辨率超声成像、超声脑功能成像、基于深度学习的超声成像与图像分析研究。发表论文300多篇，其中SCI收录190多篇。40多篇论文成为期刊高引论文、热门论文、封面、封底、年度亮点、年度最佳论文奖等。论文被引用7000多次，H指数=45。作为第一完成人获得我国生物医学工程学科最高科技奖黄家驷生物医学工程奖、我国生物医药行业权威科技奖励中华医学科技奖、中国图象图形学学会技术发明奖。
科研领域及主要成果
专注于医学超声成像与诊断新方法研究，进行肝脏瞬时弹性成像的产学研转化。
罗建文教授长期专注于医学超声成像的方法研究，特别是超声弹性成像及心血管疾病与肝纤维化诊断新方法的研究。为了获得生物或人体组织的病理属性与功能信息，研究超声成像序列及重建方法与弹性成像算法等关键技术，提出/建立脉搏波成像、心肌弹性成像、血管剪切波弹性成像、颈动脉粥样硬化斑块弹性成像等心血管弹性成像新方法，并进行肝脏瞬时弹性成像的产学研转化。
· 在算法研究方面，提出了基于编码激励、压缩感知、并行发射等技术的多种新型超声成像序列，以及基于自监督深度学习的图像重建方法，提高了超声成像的帧频，保证了弹性成像的准确性和精度；提出了弹性成像的新算法，在保证高精度的同时，计算速度提高1-2个数量级。提出的算法直接被超声弹性成像领域的著名学者采用（包括美国工程院院士、美国医学院院士、美国医学和生物工程研究院院士、欧洲科学院院士、荷兰科学院和工程院院士、美国医学超声学会会士等）。
· 在新方法研究方面，针对国内外心血管疾病的严峻形势，提出或建立了脉搏波成像、颈动脉弹性成像、血管横截面剪切波成像、心肌弹性成像、心脏机电波成像等多种心血管弹性成像新方法，可望用于心血管疾病的早期诊断与筛查。
· 在产学研转化方面，合作研发了亚太地区首台肝脏瞬时弹性成像设备，先后获国家医疗器械注册证（国内厂家首台）、美国FDA注册证、欧盟CE证书等50多个国家/地区的资质认证。研发的产品被列入10多项行业标准、诊疗指南、专家共识。在国内外累计装机2500多台，覆盖50多个国家/地区，累计终端销售收入超过15亿元。目前，在国内细分领域已经超越国外产品，国内市场份额高达70%以上。得到市场与临床的高度认可，取得显著的社会与经济效益。该产品填补了国内技术空白，打破了欧美国家的技术垄断，降低了设备采购成本。该产品的灵敏度、特异性、准确性等指标与国外产品相当，检测速度及成功率等指标超越国外产品，达到国际领先水平。
代表性论著
1. Zhang J, He Q, Xiao Y, Zheng H, Wang C*, Luo J*, Ultrasound image reconstruction from plane wave radio-frequency dataset by self-supervised deep neural network, Medical Image Analysis 2021, 70, 102018 (IF=11.148).
2. Chen Y, Liu J, Luo X*, Luo J*. ApodNet: Learning for high frame rate synthetic transmit aperture ultrasound imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging 2021, 40(11): 3190-3204 (IF=10.048).
3. Liu X*, Zhou T, Lu M, Yang Y, He Q, Luo J*. Deep learning for ultrasound localization microscopy. IEEE Transactions on Medical Imaging 2020, 39(10): 3064-3078 (IF=10.048).
4. Liu J, He Q, Luo J*. A compressed sensing strategy for synthetic transmit aperture ultrasound imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging 2017, 36(4): 878-891 (IF=10.048).
5. Zhang G, Pu H, He W, Liu F, Luo J*, Bai J. Bayesian framework based direct reconstruction of fluorescence parametric images. IEEE Transactions on Medical Imaging 2015, 34(6): 1378-1391 (IF=10.048).
6. Luo J, Fujikura K, Tyrie LS, Tilson III MD, Konofagou EE. Pulse wave imaging of normal and aneurysmal abdominal aortas in vivo. IEEE Transactions on Medical Imaging 2009, 8(4): 477-486 (IF=10.048).
7. Luo J, Konofagou EE. A fast normalized cross-correlation calculation method for motion estimation. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 2010, 57(6): 1347-1357 (Top cited in IEEE TUFFC 2010，1/322).
8. Luo J*, Li RX, Konofagou EE*. Pulse wave imaging of the human carotid artery: An in vivo feasibility study. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 2012, 59(1): 174-181 (Top cited in IEEE TUFFC 2012，3/314).
9. Cai C, Deng K, Ma C*, Luo J*. End-to-end deep neural network for quantitative photoacoustic imaging. Optics Letters 2018, 43(12): 2752-2755 (Editor's Pick).
10. Zhao F, Tong L, He Q, Luo J*. Coded excitation for diverging wave cardiac imaging: A feasibility study. Physics in Medicine and Biology 2017, 62(4): 1565-1584 (Highlights of 2017).
联系方式
Tel: +86-10-6278 0650
E-mail: luo_jianwen@tsinghua.edu.cn
WeChat public account: muse_lab_thu
