严加勇

姓名：

严加勇

职称：

副研究员

导师资格：

       硕士研究生导师

学科专业：

生物医学工程

联系方式：

E-mail：yanjy@sumhs.edu.cn

个人简介

严加勇，博士，副研究员。1994年9月至1998年7月就读于西安交通大学生物医学工程系，并获学士学位。1998年9月至2004年1月为上海交通大学生物医学工程系硕博连读研究生，于2004年1月获博士学位。2004年10月赴美国史隆癌症中心（MSKCC：Memorial Sloan-Kettering Cancer Center）从事博士后研究工作，并于2008年1月回国。回国后在CarestreamHealth（上海）研发中心从事图像处理方面的研究工作。2010年11月开始为中科院苏州生物医学工程技术研究所医学影像技术研究室副研究员。2012年3月正式加入上海电机学院。

近十年来，一直从事医学图像处理技术特别是计算机自动分割、辅助检测等技术的研究，发表二十余篇国内外学术论文，其中SCI，EI论文十余篇，并申报并获授权多项专利。

主要学习与工作经历

教育经历

工作经历

主要科研工作与成绩

主要科研工作：

1、“基于解剖知识的散布肿瘤自动检测方法研究”，课题经费：8万元，上海市教委科研创新项目（2013.1~2015.12）13YZ136，第一申请人（项目主持人）

2、“基于高频血管内超声的图像分割与斑块识别技术研究”，课题经费：9.6万元，横向课题（2014.1~2014.12），第一申请人（项目主持人）

3、“基于三维CT图像的计算机辅助肝脏术前计划系统研究”，课题经费：1.5万元，校科研启动基金项目（2013.1~2015.12），第一申请人（项目主持人）

4、“微型体内超声成像与治疗系统”，课题经费：400万元，中科院苏州生物医学工程技术研究所筹建期项目（2011.5~2013.4），Y153011305，第二申请人（排名含项目主持人）。

5、 “微型体内超声成像与治疗系统”，课题经费：15万元，苏州市国际合作项目（2012.1~2014.12）SH201102，课题第三申请人（排名含项目主持人）。

主要成绩：

专利:

[1]Jiayong Yan, Wei Wang, Victor C. Wong, “Method for identification of Dental caries in polychromatic images”,美国发明专利（2012.11），专利号：US08311302。

[2] Lawrence H. Schwartz, Binsheng Zhao,Jiayong Yan, “Automated determination of lymph nodes in scanned images”,美国发明专利（2013.01），专利号：US08311302。

[3]严加勇,崔崤峣，一种血管内超声图像分割方法，中国发明专利（2016.06），专利号：ZL201310124405.1.

主要论文：

[1]   Jiayong Yan,Binsheng Zhao, Lawrence H. Schwartz, “Semi-automatic segmentation of livermetastaseson volumetric CT images”，Medical Physics，Vol.42, No.11, 2015.（SCI）

[2]   Jiayong Yan, Yaoyao Cui, “A novel approach for segmentation of intravascular ultrasound images”, the 4^th International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB 2015), 2015. (EI)

[3]   Jiayong Yan, John Q. Fang, “Segmentation of liver metastasis on CT images using the marker-controlled watershed and fuzzy connectedness algorithms”, the 4^th International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB 2015), 2015. (EI)

[4]   Jiayong Yan, Yongfeng Huang, et al., “Adaptive order polynomial fitting for pulmonary nodule segmentation in chest radiograph”, Journal of Donghua University, Vol.31, No.1, 2014. (EI)

[5]   Jiayong Yan, Hong Liu, Yaoyao Cui, et al., “A random walk-based method for segmentation of intravascular ultrasound images”, SPIE Proceedings, Vol.9038, 2014. (EI)

[6]    Jiayong Yan, Yongjia Xiang, Xiaohua Jian, “Automated detection and quantification of early caries lesions on images captured by intraoral camera”, International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB), 2011, pp.251-254.（EI）

[7]    Jiayong Yan, Wenjie Li, Xiangying Du, et al., ”Effectiveness of computer aided detection for solitary pulmonary nodules”, SPIE, Vol.7263, 2009. (EI)

[8]    Erling Wei,Jiayong Yan, Mantao Xu, Jiwu Zhang, “A novel segmentation algorithm for pulmonary nodule in chest radiograph“, ICPR 2008. (SCI)

[9]   Jiayong Yan,Binsheng Zhao, Curran S, et al., “Automated matching and segmentation of lymphoma on serial CT examinations”.Medical Physics, Vol.34, No.1, pp.55-62, 2007. (SCI)

[10]Jiayong Yan,Binsheng Zhao, Liang Wang, et al., “Marker-controlled watershed for lymphoma segmentation in sequential CT images”.Medical Physics, Vol.33, No.7, pp.2452-2460, 2006. (SCI)

[11]Jiayong Yan,Tiange Zhuang, Binsheng Zhao, Lawrence H. Schwartz “Lymph Node Segmentation from CT Images Using Fast Marching Method”,Computerized Medical Imaging and Graphics Vol.28, pp.33-38, 2004. (SCI)

[12]Jiayong Yan, Tiange Zhuang “Applying improved fast marching method to endocardial boundary detection in echocardiographic images”,Pattern recognition letters, Vol.24, pp.2777-2784, 2003. (SCI)

主要社会学术团体兼职

Reviewer：Medical Physics、International Journal of Biomedical Imaging、 etc.

主要研究方向

1.  图像处理技术研究

1）医学图像分割：基于医学图像，利用计算机实现对病灶区域的边缘进行半自动或自动检测，从而减轻医生工作负担，并可对病灶进行有效的定量分析

2）医学图像配准：对不同模式的医学图像进行配准，结合不同模式图像的优点，可以提高临床诊断的准确率；对同一病人，不同时间的医学图像进行配准，可以实现对同一病灶的跟踪，从而实现对治疗效果的定性、定量分析

3）肿瘤自动检测：基于医学图像的灰度、纹理及形态，利用计算机自动检测出目标肿瘤，不仅可以降低医生的工作量，而且可以提高捡出率

4）手术/治疗计划系统：基于医学图像分析各组织、气管、病灶等的形态机构，利用计算机模拟手术/治疗计划，评估各种手术/治疗方案的优缺点，从而辅助医生制定合适的手术/治疗计划

2．非接触式睡眠监测系统研究：基于微动测量系统如智能床垫、加速度传感器的非接触式睡眠监测系统及关键技术。在对心率、呼吸频率等生命体征参数实时检测的同时，结合互联网和大数据分析技术实现睡眠分期分析及相关疾病的早期诊断。

3．高强度聚焦超声技术研究：利用高强度聚焦超声在肿瘤区域产生高温，并杀死肿瘤细胞，同时尽量避免对正常组织的作用，从而避免手术给病人带来的痛苦

4．医学成像系统研究：1）血管内超声成像系统研究；2）口腔内窥多模成像系统研究

全日制专业学位联合培养单位

1.中科院苏州生物医学工程与技术研究所，医学超声研究室（合作项目：基于高频血管内超声的图像分割与斑块识别技术研究）

2.美国哥伦比亚大学放射系Lawrence H. Schwartz and Binsheng Zhao团队（合作项目：基于三维CT图像的淋巴结自动检测算法研究）