研究方向：乳腺癌新辅助化疗疗效预测

研究成果：

1. 以第一作者身份发表 中文文章1篇 

《人工智能技术在乳腺结构扭曲检出中的研究进展》（2022年, 国际医学放射学杂志） 

2. 以第一作者身份发表 SCI1篇 

Time-series MRI images predicting pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer using a deep learning approach. Journal of Magnetic Resonance Imaging. （IF=4.4，JCR 分区：Q1，中科院分区：2区） 

3. 以第一作者身份在投 SCI1篇 

An interpretable machine learning algorithm based on multi-modal features predicts response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancers 

4. 以第一作者身份发表 会议论文2篇 

①《基于机器学习的乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的构建与应用研究》(中华医学会第二十 九次全国放射学学术大会 (CCR2022)) 

②Prediction of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer using a Deep Learning–Machine Learning Fusion Approach (中华医学会第三十次全国放射学学 术大会 (CCR2023) ) 

5. 参与发明实用新型专利 1项 

ZL2022 2 0888042.3，一种胸骨侧位片辅助机构及成像装置，冯晨雅；刘家玲；陈卫国 

6. 参与医学书籍撰稿及绘图工作 《乳腺X线征象解读与典型病例图谱》（科学出版社）编委

联系邮箱：984156693@qq.com