更新日期：2024年9月28日

姓 名 郭圣文 性 别 男 出生年月 1971年10月 籍贯 湖北 民 族 汉族 政治面貌 无党派 最后学历 博士研究生毕业 最后学位 工学博士 技术职称 教授 导师类别 博、硕导 行政职务 Email shwguo@scut.edu.cn 工作单位 华南理工大学 邮政编码 510640 通讯地址 天河区五山路381号 单位电话 个人主页 http://www.scholat.com/shengwen.cn

个人简介

郭圣文，男，博士，华南理工大学自动化学院智能科学与工程系、国家人体组织功能重建工程技术研究中心教授，博士生导师。
      2004年毕业于东南大学生物电子学国家重点实验室，获工学博士学位，2004年开始在华南理工大学任教。2008年、2015年先后赴美国Case Western Reserve University与University of Illinois Urbana-Champaign等高校从事生物医学成像与图像分析方面的研究。主讲《C++程序设计》、《医学图像处理》、《医学成像技术》等本科和硕士课程，以及《Digital Signal Processing》硕士课程(全英)。
      现为医学影像与医学电子团队负责人，主要从事图像分析与模式识别、脑电信号分析、脑机接口、医疗人工智能、混合现实技术及医学仪器设计等方面研究。近年来，重点关注心、脑、肝脏与肾等重大疾病的智能诊治与运动障碍患者康复问题，探索生理信号检测、处理和分析方法、人工智能算法，以及虚拟现实和混合现实技术等应用于疾病的早期诊断、病灶准确定位、精确预后与辅助康复治疗等。
    近年来，主持国家及省部级项目10余项，在领域内高水平期刊共计发表学术论文60多篇，其中被三大索引收录30多篇，参与编写英文专著1部，授权发明专利10多项，软件著作权2项，申请专利20余项。

工作经历

2020/12-           华南理工大学自动化学院智能科学与工程系，教授
2016/8-2020/11 华南理工大学生物医学工程系，教授
2015/8-2016/7  美国伊利诺伊大学香槟分校，访问教授
2010/9 -2015/7  华南理工大学 生物医学工程系 副教授、教授
2009/2-2010/8  美国Alcorn State University,博士后
2008/2-2009/1  美国Case Western Reserve University,博士后
2004/4-2008/1   华南理工大学 生物医学工程系 讲师

教育经历

2000/09-2004/1  东南大学 生物医学工程系 生物医学工程专业 博士

社会、学会及学术兼职

担任科技部科技项目评审专家、教育部科技奖励评定专家、广东省、广州市、珠海市、江苏省、四川省、河北省等多个省市的科研项目或重点实验室评审专家。
任中国生物医学工程学会医学影像专业委员会常务理事，广东省生物医学工程学会理事、广东省生物医学工程学会医学信息工程专业委员会副主任委员，广东省医疗装备学会医学影像专业委员会常务理事。
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing、Neurocomputing、Optics Letter与Quantitative Imaging in Medicine and Surgery等重要国际期刊及中国生物医学工程学报、电子学报、生物医学工程学杂志、东南大学学报、华南理工大学学报、浙江大学学报的审稿人。

研究领域

1) 图像处理分析、模式识别; 2) 脑电信号检测分析、脑机接口; 3) 医疗大数据分析与医疗人工智能;  4) 医学仪器设计

科研项目

1、基于便携式人体经络电阻抗检测技术的健康智能评估和服务平台研发，广州市重点领域研发计划
2、多模态医学影像中多组织分割方法究，广东省基础与应用基础研究基金
3、超声微泡的定量分析与运动跟踪，国家自然基金面上项目
4、壳聚糖超声微泡造影像成像与虚拟内窥系统研究 ，广东省公益研究与能力建设专项
5、老年认知障碍测评及干预关键技术及设备研制，广州市产学研协同创新重大专项
6、人体生物阻抗检测仪研发，企业委托技术开发项目
7、轻度认知障碍转化风险研究 ，企业委托技术开发项目

发表论文

[1] Shuai Li, Shengwen Guo*, Multi-task parallel with feature sharing integrated 3D U-Nets for Glioma Segmentation,  Biomedical Signal Processing and Control,2024,93,106178, https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.106178.
[2] Zhiyuan Yu, Shengwen Guo*, A Low-Cost, Wireless, 4-Channel EEG Measurement System Used in Virtual Reality Environments,HardwareX,2024,17:e00507,https://doi.org/10.1016/j.ohx.2024.e00507
[3] 谭振霖,郭圣文*, 基于关键点的超声图像与磁共振图像多分辨率离散优化配准方法,生物医学工程学杂志,2023, 40(2):202-206,216.
[4] Gao, Wenpeng; Wang, Junsong; Zhou, Lang; Luo, Qingquan; Lao, Yonghua; Lyu, Haijin*; Guo, Shengwen*; Prediction of acute kidney injury in ICU with gradient boosting decision tree algorithms, Computers in Biology and Medicine , 2022, 140: 0-105097.
[5] Shengwen Guo*, Benheng Xiao, Congling Wu, Identifying subtypes of mild cognitive impairment from healthy aging based on multiple cortical features combined with volumetric measurements of the hippocampal subfields, Quantitative Imaging in Medicine and Surgery,2020, vol. 10(7):1477-1489. http://qims.amegroups.com/article/view/44408/html
[6] Ben-Heng Xiao, Hua Huang, Li-Fei Wang, Shi-Wen Qiu, Sheng-Wen Guo*, and Yì Xiáng J. Wáng*, Diffusion MRI derived per area vessel density as a surrogate biomarker for detecting viral hepatitis B-induced liver fibrosis: a proof-of-concept study, SLAS Technology,2020,4. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2472630320915838.
[7] Huang H, Che-Nordin N, Wang LF, Xiao BH, Chevallier O, Yun YX, Guo SW*, Wang YXJ*: High performance of intravoxel incoherent motion diffusion MRI in detecting viral hepatitis-b induced liver fibrosis. Annals of Translational Medicine, 2019, 7(3).
[8] Congling Wu , Shengwen Guo*, Yanjia Hong, Yupeng Wu, Qin Zhang, Discrimination and conversion prediction of mild cognitive impairment using convolutional neural networks, Quantitative Imaging in Medicine and Surgery,2018.vol.8:10，992-1003, doi: 10.21037/qims.2018.10.17
[9] Shengwen Guo*, Chunren Lai, Congling Wu, Guiyin Cen, The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative . Conversion Discriminative Analysis on Mild Cognitive Impairment Using Multiple Cortical Features from MR Images, Front. Aging Neurosci., 2017.5,vol.9,  https://doi.org/10.3389/fnagi.2017.00146.
[10] Chunren Lai, Shengwen Guo*, Congling Wu, A Comparative Study of Feature Selection Methods for the Discriminative Analysis of Temporal Lobe Epilepsy, Front. in Neurology,2017, vol.8, https://doi.org/10.3389/fneur.2017.00633.
[11] 洪炎佳,孟铁豹,黎浩江,刘立志,李立,徐硕瑀,郭圣文*,多模态多维信息融合的鼻咽癌MR图像肿瘤深度分割方法, 浙江大学学报(工学版), 2020,54(3): 566-573.
[12] 张钦，郭圣文、陈源汉、吴燕华、付蕾、梁馨玲，住院患者急性肾损伤的风险预测与关键影响因素分析，中国生物医学工程学报， 2019, 38(6): 702-710.    DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2019.06.008.

出版专著和教材

Jinshan Tang, Shengwen Guo, Segmentation of Skin Cancer Using External Force Filter in Snake Based on Wavelet Diffusion, Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies, Springer, 2011.

科研创新

[1] 基于深度学习从多序列MR中生成CT的影像生成系统. ZL 202110117854.8
[2]一种双通道血管内超声影像的血管中内膜分割方法，ZL201810734361.7
[3] 一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，ZL 201910217002.9
[4]  医学图像分割方法、装置及智能终端, ZL 201810769168.7
[5] 一种医用夹板患处不同动作的智能识别方法，ZL 201810104448.6
[6] 一种血管内超声影像的血管中内膜分割方法，ZL201711118753.2
[7] 一种血管内超声图像序列关键帧的提取方法，ZL 201710362384.5
[8] 一种基于核磁共振影像的脑龄分析方法，ZL 201510413374.0
[9] 一种数字图像中颗粒状对象的自动分割方法, ZL 201110267255.0
[10] 一种双能减影胸部X射线图像的运动校正系统, ZL 201110267148.8
[11] 医学图像分割方法、装置及智能终端,ZL 201810769168.7
[12] 一种靶向前列腺癌细胞的纳米壳聚糖超声微泡及其制备与应用, ZL 201710112213.7
[13] 一种纳米金属氧化物修饰超声造影剂及其制备方法,ZL 201710450673.0

教学活动

本科课程:《C++程序设计》、《医学人工智能》
研究生课程:《Digital Image Processing》(全英)
曾承担课程：《医学图像处理》、《生物医学工程与人类健康》、《生物医学工程导论》《医学成像技术》
网上评教分曾多次位列学院前10% ；
主持省质量工程教学改革项目2项，并发表多篇教研论文。
曾获校教学优秀一等奖、校本科优秀指导教师等荣誉。

指导学生情况

指导多名研究生及本科生参加全国性的学科专业竞赛，获得各项奖励20余项。其中部分优秀学生毕业后到Johns Hopkins University、University of Illinois Urbana-Champaign、Case Western University、Northwestern University、Polytechnic Institute of New York University、University of Glasgow、香港中文大学、清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、西安交通大学、东南大学、华南理工大学及中科院大学等继续深造。

我的团队

团队研究生主要从事图像分析与模式识别、脑机接口、医学仪器设计和医疗人工智能等方面课题研究,部分研究成果，与企业合作共同完成了产品转化。
已培养研究生20多名，毕业生主要在计算机、通信及医疗器械等大中型企业(通用电气(GE)、菲利普(Philips)、西门子(Siemens)、百度、字节跳动、中国联通、万孚生物、联影医疗、开立医疗、永胜医疗和美的电器等)，以及医院和政府部门(国家知识产权局、中山大学肿瘤防治中心、广东省人民医院及湖北省人民医院等)从事技术或管理工作。

欢迎自动化、生物医学工程、计算机、电子信息等专业，对人工智能与模式识别、脑机接口、医疗AI、医学影像处理分析及医疗仪器设计开发等方向有兴趣和深造意愿的有志青年报考！