王光磊，男，1983年5月生，副教授，博士。2007年畢業于天津大學測試計量技術及儀器專業獲碩士學位，2009年畢業于瑞典查爾姆斯理工大學生物醫學工程碩士專業，2013年畢業于意大利帕多瓦大學機械測量工程專業獲得博士學位。主要工作經曆:2010至2013年在意大利國家衛生研究院工作，2013年來bevictor伟德官网工作。
1. 研究方向
以解決臨床醫學影像智能化分析關鍵問題為目标，針對臨床疾病有冠心病、肝癌、乳腺癌、結腸癌和肺癌，研究内容為冠脈OCT、IVUS、CTA、CAG影像，腫瘤CT和MRI影像的智能化分析以及精确診療。基于深度學習的智能算法，将冠狀動脈IVUS，OCT和雙平面造影信息提取和融合後建立冠狀動脈病變的3D重建模型，并計算病變部位剪切應力數值以及斑塊形态，提供仿真的非介入式FFR的研究數據，從功能學和形态學兩方面評價動脈粥樣硬化斑塊，使臨床醫生可以精确篩選出不穩定病變，對降低介入治療的盲目性大有裨益，所以對于提高冠脈介入治療的針對性和減少不必要的醫療支出有一定的必要性。本研究對于提高醫學成像技術對臨床應用的轉化，使冠心病的介入治療保持在領先水平，具有重大的學術價值和社會意義。
2. 科研項目
1. 省部級及重要橫向科研項目，河北省自然科學基金項目，基于流固耦合FSI的冠狀動脈狹窄的研究，F2015201196，201501-201712，4萬，主持。
2. 省部級及重要橫向科研項目，河北省自然科學基金重點項目，冠心病功能學評價中關鍵問題的研究，F2017201222，201701-201912，50萬，主研。
3. 橫向課題，肱動脈内膜離線檢測，10萬，主持。
3. 代表性論文
[1] Cao, T., Wang G.*, Ren L., Li Y., Wang, H. Brain tumor magnetic resonance image segmentation by a multiscale contextual attention module combined with a deep residual UNet (MCA-ResUNet). Physics in Medicine & Biology. 2022, 65, 095007.
[2] Wu, Y., Wang G.*, Wang, Z., Wang, H. PCAF-Net: A liver segmentation network based on deep learning. IET Image Process. 2022, 16(1): 229–238. (SCI)
[3] K. Feng, L. Ren, G. Wang, H. Wang, Y. Li, SLT-Net: A codec network for skin lesion segmentation, Computers in Biology and Medicine (2022), doi: https://doi.org/10.1016/ j.compbiomed.2022.105942.
[4] 馮凱麗, 任莉莉, 吳彥林, 李豔, 王洪瑞, 王光磊*. 基于雙尺度并行注意力網絡的肺實質分割. 生物醫學工程學雜志, 2022, 39(4): 721-729. doi: 10.7507/1001-5515.202108005
[5] Fan T, Wang G*, Wang X, et al. MSN-Net: a multi-scale context nested U-Net for liver segmentation[J]. Signal Image and Video Processing, 2021(12):1-9.
[6] Fan T, Wang G*, Li Y, et al. MA-Net: A Multi-Scale Attention Network for Liver and Tumor Segmentation[J]. IEEE Access, 2020, 8:179656-179665.
[7] Zhang H, Wang G*, Li Y, et al. Faster R-CNN, fourth-order partial differential equation and global-local active contour model (FPDE-GLACM) for plaque segmentation in IV-OCT image[J]. Signal, Image and Video Processing, 2020, 14(3):509-517.
[7] Zhang H, Wang G*, Li Y, et al. Automatic Plaque Segmentation in Coronary Optical Coherence Tomography Images[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2019.
[8] 劉策, 張花齊, 王洪瑞, 王光磊*. 基于模糊C均值聚類和改進的随機遊走算法的肺結節分割[J]. 生物醫學工程學雜志, 36(6):8.
[9] 張學紅, 王光磊, 王洪瑞,等. 基于中智學理論的冠脈OCT圖像的鈣化斑塊分割[J]. 電子測量與儀器學報, 2019, v.33, No.226(10):117-122.
[10] 王光磊, 張學紅, 韓業晨,等. 基于中智學理論的冠脈光學相幹斷層圖像的全自動多區域分割[J]. 生物醫學工程學雜志, 2019, 36(01):65-73.
[11] Wang G, Wang P, Li Y, et al. A Motion Artifact Reduction Method in Cerebrovascular DSA Sequence Images[J]. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 2018, 32(8):1854022.1-1854022.12.
[12] 王光磊, 王鵬宇, 韓業晨,等. 基于K-means聚類與改進随機遊走算法的冠脈光學相幹斷層圖像斑塊分割[J]. 生物醫學工程學雜志, 2017(06):869-875.
