罗桂波

职称:助理教授
电话:
办公室:
Email:luogb[at]pku dot edu dot cn
实验室网站:
研究方向:1、数据智能分析;2、多方隐私计算
职称 助理教授 电话
办公室 Email luogb[at]pku dot edu dot cn
研究方向 1、数据智能分析;2、多方隐私计算 实验室网站

导师与研究领域、方向:

澳门京新葡萄官网(中国)集团有限公司助理教授/研究员、博士生导师,深圳市海外高层次人才。集团通信与信息安全实验室、深圳市宽带无线网络安全技术工程实验室副主任。分别在华南理工大学获得学士学位,集团获得硕士和博士学位,博士毕业后在哈佛大学医集团/麻省总医院从事博士后研究工作。从事研究领域包括:AI for science, 特别是利用智能分析从多家医院数据中提取科学规律与量化指标,实现疾病定量诊疗;多方隐私计算,在多方参与计算场景下保障隐私不泄露并实现高性能模型训练。参与了多项NIH项目,积极推动智能算法赋能于临床医学的应用与发展,直接辅助医生更准确及高效率诊断疾病。以第一作者身份发表了包括IEEE T-PAMIRadiology: AI, IEEE TCSVTCVPRMICCAI等国际顶级期刊和会议,并担任IEEE Transactions on Image ProcessingIEEE Transactions on Broadcasting等国际期刊审稿人,多次受邀在放射学顶级大会RSNA做口头报告,成果得到国际著名影像学论坛AuntMinnie.com的访问报道。

本实验室欢迎优秀的本科生/硕士生推免或报考硕士/博士研究生,也欢迎访问员工和申报博士后。

讲授的课程:

高级程序设计

近年来发表的部分期刊和会议论文:

1. Guibo Luo, Tianyu Liu, Jinghui Lu, Xin Chen, Lequan Yu, Jian Wu, Danny Z. Chen, Wenli Cai. Influence of Data Distribution on Federated Learning Performance in Tumor Segmentation, Accept for publication on Radiology: Artificial Intelligence.

2. Guibo Luo, Tianyu Liu, Bin Li, Michael Zalis, Wenli Cai; “Deep-Cleansing: Deep-learning Based Electronic Cleansing in Dual-energy CT Colonography”, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), pp. 43-53, 2021.

3. Wenli Cai, Tianyu Liu, Xing Xue, Guibo Luo, Xiaoli Wang, et al., “CT Quantification and Machine-learning Models for Assessment of Disease Severity and Prognosis of COVID-19 Patients”, Academic Radiology, vol. 27, no. 12, pp. 1665-1678, Dec. 2020.

4. Guibo Luo, Yuesheng Zhu, Zhenyu Weng, Zhaotian Li, “A Disocclusion Inpainting Framework for Depth-based View Synthesis”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 42, no. 6, pp. 1289-1302, Jun. 2020.

5. Guibo Luo, Yuesheng Zhu, “Foreground Removal Approach for Hole Filling in 3D Video and FVV Synthesis”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 27, pp. 2118 - 2131, Oct, 2017.

6. Guibo Luo, Yuesheng Zhu, Zhaotian Li, Liming Zhang; “A Hole Filling Approach Based on Background Reconstruction for View Synthesis in 3D Video”, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1781-1789, 2016.

会议报告

1. Guibo Luo, Zixuan Huang, Bin Li, Tianyu Liu, Mingyue Luo, Wenli Cai, “Deep Convolutional Neural Networks for Electronic Cleansing in Non-cathartic CT Colonography”, RSNA 2022.

2. Guibo Luo, Wenli Cai, K. Ina, Ly, Eva Dombi, Brigitte Widemann, Justin T. Jordan, Tianyu Liu, Scott R. Plotkin, Gordon Harris, “Deep-NF: Deep Convolutional Neural Networks for Volumetric Segmentation of Plexiform Neurofibromas on MRI”, CTF 2022.

3. Guibo Luo, Wenli Cai, Tianyu Liu, Xin Chen, Lequan Yu, “Federated vs Centralized Deep-learning Models for Liver and Tumor Segmentation in Multi-center Hepatic CT datasets”, RSNA 2021.

4. Guibo Luo, Wenli Cai, K. Ina Ly, Eva Dombi, Brigitte Widemann, Tianyu Liu, Gordon Harris, “3D random walk for volumetric tumor segmentation of plexiform neurofibromas on MRI”, CTF 2021.

专利:

1. “生物体存活个数检测方法及装置,专利号:ZL201410136763.9,授权。

2. “虚拟视点视频、图像的空洞填充方法、装置和终端,申请号:PCT/CN2016/083746

3. 一种自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统, 申请号:CN202010552186.7

对计划招收研究生的基本要求:

1、专业范围:计算机科学技术、电子信息科学与技术;
2、外语能力:英文六级或托福、雅思;
3
、具有独立思考能力和真诚可靠品质,敢于挑战工程实现。


数据支持:

已经与多家医院或研究中心保持紧密合作关系,能够获取充足的数据支持:

美国麻省总医院,美国国家癌症研究所(NCI),美国希望之城(COH),浙江大学第一附属医院,浙江大学第二附属医院,中山大学附属第五医院,中山大学附属第六医院。