研究方向：乳腺疾病、心脏疾病相关影像诊断学及人工智能应用研究
工作经历：
南方医科大学, 南方医院, 主治医师
学习经历：
2020.09-2023.06 南方医科大学影像医学与核医学博士研究生
2014.09-2017.06 南方医科大学影像医学与核医学硕士研究生
2009.09-2014.06 南方医科大学医学影像学本科毕业
科研成果：
SCI（第一作者及共同第一作者）：6篇
1. Pan J, He Z, Li Y, Zeng W, Guo Y, Jia L, Jiang H, Chen W, Lu Y. Atypical architectural distortion detection in digital breast tomosynthesis: a multi-view computer-aided detection model with ipsilateral learning. Phys Med Biol. 2023 Nov 24;68(23). doi: 10.1088/1361-6560/ad092b. PMID: 37918341.
2. 共同第一作者（2/2） Li Y#, He Z#, Pan J, Zeng W, Liu J, Zeng Z, Xu W, Xu Z, Wang S, Wen C, Zeng H, Wu J, Ma X, Chen W, Lu Y. Atypical architectural distortion detection in digital breast tomosynthesis: a computer-aided detection model with adaptive receptive field. Phys Med Biol. 2022 Dec 14. （IF：4.174，JCR分区：Q2）
3. 共同第一作者（2/3） Jiang G#, He Z#, Zhou Y#, Wei J, Xu Y, Zeng H, Wu J, Qin G, Chen W, Lu Y. Multi-scale cascaded networks for synthesis of mammogram to decrease intensity distortion and increase model-based perceptual similarity. Med Phys. 2022 Oct 4. （IF：4.506，JCR分区：Q2）
4. 共同第一作者（2/2） Li Y#, He Z#, Ma X, Zeng W, Liu J, Xu W, Xu Z, Wang S, Wen C, Zeng H, Wu J, Chen W, Lu Y. Architectural distortion detection based on superior-inferior directional context and anatomic prior knowledge in digital breast tomosynthesis. Med Phys. 2022 Jun;49(6):3749-3768. （IF：4.506，JCR分区：Q2）
5. 共同第一作者（1/3） He Z#, Li Y#, Zeng W#, Xu W, Liu J, Ma X, Wei J, Zeng H, Xu Z, Wang S, Wen C, Wu J, Feng C, Ma M, Qin G, Lu Y, Chen W. Can a Computer-Aided Mass Diagnosis Model Based on Perceptive Features Learned From Quantitative Mammography Radiology Reports Improve Junior Radiologists' Diagnosis Performance? An Observer Study. Front Oncol. 2021 Dec 17;11:773389. （IF：5.738，JCR分区：Q2）
6. 共同第一作者（2/2） Yue Li#, Zilong He#, Yao Lu*, Xiangyuan Ma, Yanhui Guo, Zheng Xie, Zeyuan Xu, Weiguo Chen*, Haibin Chen* Deep Learning in Mammary Glands Distiribution for Architectural Distortion Detection in Digital Breast Tomosynthesis, Phys Med Biol. 2021 Jan 30;66(3):035028. （IF：4.174，JCR分区：Q2）
中文核心：3篇
1. 何子龙,吕闻冰,秦耿耿,等. 基于数字乳腺断层摄影图像纹理特征提取的单纯肿块型病变的深度学习 分类模型构建的可行性[J]. 中华放射学杂志,2018,52(9):668-672. DOI:10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2018.09.004.
2. 何子龙,杜钢,廖昕,等. 常用影像学方法诊断输尿管结石的影响因素对比分析[J]. 实用医学杂志,2017,33(2):289-291. DOI:10.3969/j.issn.1006-5725.2017.02.034.
3. 何子龙,廖昕,秦杰,等. 基于Logistic回归分析建立踝关节骨肿瘤良恶性鉴别简易评分模型及诊断效能[J]. 中国医学影像技术,2016,32(11):1735-1739. DOI:10.13929/j.1003-3289.2016.11.029.
SCI（其他作者）：12篇
1. Zeng Z, Wu J, Qin G, Yu D, He Z, Zeng W, Zhou H, Lin J, Liu L, Qi C, Chen W. Using time-series chest radiographs and laboratory data by machine learning for identifying pulmonary infection and colonization of Acinetobacter baumannii. Respir Res. 2024 Jan 3;25(1):2. doi: 10.1186/s12931-023-02624-x. PMID: 38172893; PMCID: PMC10765646.
2. Xu Y, Song M, Hong Z, Chen W, Zhang Q, Zhou J, Yang C, He Z, Yu J, Peng X, Zhu Q, Li S, Ji K, Liu M, Zuo Q. The N6-methyladenosine METTL3 regulates tumorigenesis and glycolysis by mediating m6A methylation of the tumor suppressor LATS1 in breast cancer. J Exp Clin Cancer Res. 2023 Jan 7;42(1):10.
3. Zeng W, Li W, Huang K, Lin Z, Dai H, He Z, Liu R, Zeng Z, Qin G, Chen W, Wu Y. Predicting futile recanalization, malignant cerebral edema, and cerebral herniation using intelligible ensemble machine learning following mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke. Front Neurol. 2022 Sep 28; 13:982783.
4. Luo Z, Li J, Qin G, Zeng H, He Z, Pan D, Li Y, Chen W, Shen X. Clinical and imaging features of 112 patients with irregular and flat bone osteosarcoma. Quant Imaging Med Surg. 2022 Mar;12(3):1988-2001.
5. Liu R, Pan D, Xu Y, Zeng H, He Z, Lin J, Zeng W, Wu Z, Luo Z, Qin G, Chen W. A deep learning-machine learning fusion approach for the classification of benign, malignant, and intermediate bone tumors. Eur Radiol. 2022 Feb;32(2):1371-1383.
6. Pan D, Liu R, Zheng B, Yuan J, Zeng H, He Z, Luo Z, Qin G, Chen W. Using Machine Learning to Unravel the Value of Radiographic Features for the Classification of Bone Tumors. Biomed Res Int. 2021 Mar 11; 2021:8811056.
7. Wen C, Xu W, Qin G, Zeng H, He Z, Wang S, Xu Z, Ma M, Luo Z, Chen W. Pure and Mixed Tubular Carcinoma of the Breast: Mammographic Features, Clinicopathological Characteristics and Prognostic Analysis. Technol Cancer Res Treat. 2021 Jan-Dec; 20:15330338211045198.
8. Xu W, Zheng B, Chen W, Wen C, Zeng H, He Z, Qin G, Li Y. Can the delayed phase of quantitative contrast-enhanced mammography improve the diagnostic performance on breast masses? Quant Imaging Med Surg. 2021 Aug;11(8):3684-3697.
9. Xu Y, Chen W, Liang J, Zeng X, Ji K, Zhou J, Liao S, Wu J, Xing K, He Z, Yang Y, Liu Q, Zhu P, Liu Y, Li L, Liu M, Chen W, Huang W. The miR-1185-2-3p-GOLPH3L pathway promotes glucose metabolism in breast cancer by stabilizing p53-induced SERPINE1. J Exp Clin Cancer Res. 2021 Jan 28;40(1):47.
10. Hu Y, Xu W, Zeng H, He Z, Lu X, Zuo D, Qin G, Chen W. OXPHOS-dependent metabolic reprogramming prompts metastatic potential of breast cancer cells under osteogenic differentiation. Br J Cancer. 2020 Nov;123(11):1644-1655.
11. Li X, Qin G, He Q, Sun L, Zeng H, He Z, Chen W, Zhen X, Zhou L. Digital breast tomosynthesis versus digital mammography: integration of image modalities enhances deep learning-based breast mass classification. Eur Radiol. 2020 Feb;30(2):778-788.
12. Shen T, Gou C, Wang FY, He Z, Chen W. Learning from adversarial medical images for X-ray breast mass segmentation. Comput Methods Programs Biomed. 2019 Oct;180:105012. doi: 10.1016/jNaNpb.2019.105012. Epub 2019 Aug 5. PMID:31421601.
中文核心（参与）：11篇
1. 刘家玲,何子龙,陈卫国.人工智能技术在乳腺结构扭曲检出中的研究进展[J].国际医学放射学杂志,2022,45(06):706-709+719.
2. 徐维敏,郑博文,潘德润,文婵娟,汪思娜,曾辉,何子龙,秦耿耿,陈卫国.CESM量化特征联合形态学对BI-RADS 3～5类乳腺单发肿块的诊断价值[J].肿瘤影像学,2022,31(02):146-153.
3. 胡仰玲,曾辉,何子龙,徐维敏,秦耿耿,陈卫国.钙化型乳腺癌的分子分型特点及其预后分析[J].实用医学杂志,2020,36(10):1354-1359.
4. 徐维敏,郑博文,潘德润,等. CESM量化特征联合形态学对BI-RADS 3～5类乳腺单发肿块的诊断价值[J]. 肿瘤影像学,2022,31(2):146-153. DOI:10.19732/j.cnki.2096-6210.2022.02.007.
5. 文婵娟,徐维敏,曾辉,等. 对比增强X线摄影对乳腺可疑病变的诊断价值[J]. 中华放射学杂志,2019,53(9):737-741. DOI:10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2019.09.005.
6. 汪思娜,徐维敏,秦耿耿,等. 乳腺X线摄影及超声鉴别诊断乳腺叶状肿瘤与纤维腺瘤[J]. 中国医学影像技术,2019,35(3):362-366. DOI:10.13929/j.1003-3289.201809005.
7. 唐水英,唐浩,何子龙,等. 淋巴结外Rosai-Dorfman病的影像学分析[J]. 临床放射学杂志,2018,37(12):1985-1988.
8. 曾辉,秦杰,秦耿耿,等. 全数字化乳腺X线摄影联合乳腺超声对老年乳腺癌的诊断价值[J]. 广东医学,2016,37(11):1640-1643.
9. 徐维敏,李颖嘉,文婵娟,等. 青年乳腺癌X线与病理、分子分型的对照分析[J]. 影像诊断与介入放射学,2018,27(6):433-439.
DOI:10.3969/j.issn.1005-8001.2018.06.003.
10. 张永强,王昀璐,梁琰,等. 18F-FDG SPECT/CT与64排CT异机融合在结直肠癌诊断中的应用[J]. 中国辐射卫生,2018,27(1):81-84. DOI:10.13491/j.cnki.issn.1004-714x.2018.01.021.
11. 秦耿耿,代月黎,陈卫国,等. 基于纤维束的空间统计方式的复发缓解型多发性硬化患者磁共振扩散张量成像与正常人对照[J]. 中国医学物理学杂志,2016,33(8):799-804. DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.08.009.
会议论文：共同第一作者2篇
1. Yue Li, Zilong He, Xiangyuan Ma, Weimin Xu, Chanjuan Wen, Hui Zeng, Weixiong Zeng, Zeqi Wu, Genggeng Qin, Weiguo Chen, and Yao Lu, Architectural distortion detection in digital breast tomosynthesis with adaptive perceptive eld and adaptive convolution kernel shape. SPIE. 2021.
2. Yue Li, Zilong He, Xiangyuan Ma, Weixiong Zeng, Jialing Liu, Weimin Xu, Zeyuan Xu, Sina Wang, Chanjuan Wen, Hui Zeng, Jiefang Wu, Weiguo Chen, Yao Lu, "Computer-aided detection for architectural distortion: a comparison of digital breast tomosynthesis and digital mammography," Proc. SPIE 12033, Medical Imaging 2022: Computer-Aided Diagnosis, 120330W (4 April 2022).
承担及参与各级课题、项目：承担4项：
1. 南方医科大学南方医院院长基金 血清外泌体miRNA作为早期乳腺癌非侵入性生物影像标志物的研究，3万，课题编号：2019C017，2020.01.01-2022.12.31。
2. 2020年度广东省高等教育教学改革项目立项，医学影像诊断课程混合式教学改革设计及应用，粤教高函【2020】20号
3. 2020年度南方医科大学高等教育改革立项（校级），混合式教学改革专题（一般项目），医学影像诊断课程混合式教学改革设计及应用，
JG2020002.
4. 南方医科大学南方医院院级教育研究课题 重点培养项目，基于混合式教学模式在医学影像诊断课程设计及应用模式改革，19NJ-ZDPY14，
2019.12-2021.11
参与2项：
1. 国家重点研发计划,2019YFC0117301,CT 整机临床需求分析及应用评价,2019-12 至 2022-12,27万元,在研, 参与。
2. 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 32270753, α-酮戊二酸通过上调Sox9促进IL1-RN表达延缓骨关节炎的作用及机制, 2023-01-01 至 2026-12-31, 54万元, 在研, 参与。
发明专利1项：
对比增强能谱乳腺X线摄影的病灶特征量化方法及系统（2/5）
联系邮箱： long3415@smu.edu.cn