刘西洋，工学博士，西安电子科技大学“华山学者”特聘教授，博士/硕士生导师。教育部援建中国石油大学（北京）克拉玛依分校石油工程学院“软件工程学科带头人”。中国生物医学工程学会医学AI分会委员、中国人工智能学会智慧医疗专委、中国计算机学会软件工程专业委员会委员。

• 研究方向

  坚持“问题导向与交叉融合”的治学理念，秉承知行合一，研究方向包括：

  1  医工融合，医学影像的可信解读、多模态跨尺度计算病理与高应激高心理负荷下心理危机预警与干预等；

  2 工业智能，工业产线下硬实时(毫秒级)、极高准确率要求下的（>=99.9999）“机电光软算”一体工业视觉、工业生产的深度强化学习优化控制等；

  3 科学人工智能，数字岩芯三维孔隙分割预训练模型、模型（流体力学偏微分方程）数据双驱动下的页岩油气仿真等。

• 代表性科研项目

    在国内较早开展AI与医学以及工业的交叉融合研究，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金面上、国防基础科研等纵向研究项目。

1、科技部重点研发计划“数字诊疗装备研发”重点专项，“常见致盲、致畸、致死疾病的人工智能筛查诊断系统研发和临床试验”项目子课题——“可供机器深度学习的常见疾病影响通用数据库研发和新型服务云平台的构建”(2018B010109008)，2018.8～2021.7，2022年3月通过验收，验收结论为优秀；

2、国家自然基金面上项目，“基于深度学习的泛癌淋巴结转移识别与预后预测的研究”(82172860)，2022.1～2025.12；

3、陕西省重点产业创新链项目，“腹腔镜直肠癌手术智能视频采集与治疗评价系统”（2022ZDLSF04-04），2022.1～2024.12。

• 代表性学术论文
  

与近年来，在医工融合方向，与中山大学中山眼科中心、复旦大学附属中山医院、海军军医大学附属长海医院等医疗机构开展了深度的医工融合研究与落地实践。在Nature Biomedical Engineering（IF 28.1，2022）、GUT（IF 24.5，2022）以及Nature Communications（IF 16.6，2022）等顶刊以通讯/共同通讯作者发表论文多篇（详见支撑材料中论文检索证明）。先天性白内障智能筛查的研究成果在IEEE Spectrum与CCTV2等著名媒体多次报道。与中山眼科中心合作的“Visionome裂隙灯智能诊断评估系统成果”已转化。授权国家发明专利多项。

1、Predicting gastric cancer outcome from resected lymph node histopathology images using deep learning，

Nature Communications, 2021.3, 2022 影响因子：16.6, 第一通讯，中科院 1 区 TOP期刊，WOS:000630419400028

与海军军医大学附属长海医院合作，提出了胃癌精准N分期的新定量指标—肿瘤淋巴占比T/MLN，进一步扩展到泛癌。https://www.nature.com/articles/s41467-021-21674-7

2、Systemically modeling the relationship between climate change and wheat aphid abundance，

Science of the Total Environment，2019.7，2022 影响因子：9.8，第一通讯，中科院 1 区 TOP期刊，WOS:000466465800041

与西北农林科技大学合作，提出了一种基于模糊认知图（Fuzzy cognitive maps） 建模气候变化与小麦蚜虫病害的关系的方法，模糊认知图的构造采用了差分进化算法（Differential Evolution）构造，是国内较早采用类似方法研究气候变化与农作物病虫害关系的研究工作。

3、A human-in-the-loop deep learning paradigm for synergic visual evaluation in children，

Neural Networks，2020.2，2022 影响因子：7.8，第一通讯，中科院 1 区 TOP期刊，WOS:000505021700012

针对婴幼儿视力评估，提出了一种医生在环路的智能评估方法，合作医生团队在此基础上，先后在Nature Biomedical Engineering(2019)和Nature Medicine(2023)发表成果，并投入临床实验。

4、Dense anatomical annotation of slit-lamp images improves the performance of deep learning for the diagnosis of ophthalmic disorders,

Nature Biomedical Engineering, 2020.6, 2022 影响因子： 28.1, 共同通讯, 中科院 1  区 TOP期刊，WOS:000542072600005

与中山大学中山眼科中心合作，提出了一种基于解剖结构的医学影像密集标注方法。https://www.nature.com/articles/s41551-020-0577-y

5、Exploring prognostic indicators in the pathological images of hepatocellular carcinoma based on deep learning，

GUT, 2021.5, 2022 影响因子：24.5, 共同通讯，中科院 1 区 TOP期刊，WOS:000640680100019

与复旦大学附属中山医院合作，从肝癌（HCC）病理WSI中发现预后相关的肿瘤标志物。https://gut.bmj.com/content/70/5/951

AI4Science研究

   在工业智能与科学人工智能方向，与中国石油大学（北京）合作，正在开展三维数字岩芯建模与数模双驱动油气仿真研究。面向国家碳达峰碳中和重大战略需求，构建三维数字岩心模型，实现油藏三场定量描述，为碳利用和封存以及岩性油气开发提供数值模拟平台。采用深度概率扩散生成模型建立岩心岩性识别网络，实现岩心图像样本集扩增，数据增强；通过扩散模型完成岩心的三维数字建模，在重建岩心的孔隙度、几何结构参数和拓扑结构参数等方面进行模型优化以达到高度还原样本，提升模型的稳定性；结合岩性特征和三维岩心重构模型解决地质模型不断优化、渗流方程快速迭代求解等问题，实现油藏“三场”（物性场、流体场、压力场）定量描述，为碳利用和封存以及岩性油气开发提供一套系统、快速、准确、具有鲁棒性的智能一体化油气藏数值模拟研究平台。