刘再毅，医学博士，主任医师，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，广东省杰出青年医学人才。广东省人民医院放射科主任，广东省医学影像智能分析与应用重点实验室主任。任中华医学会放射学分会常委、广东省医学会放射学会候任主任委员、亚洲腹部放射学会执委等多个学术任职。

长期在临床一线从事医学影像诊断工作，擅长腹部影像诊断。带领团队致力于医工交叉研究，针对常规影像分析缺少定量手段的临床挑战，挖掘医学影像大数据信息，构建智能化预测模型，辅助临床决策。团队重点开展了基于放射影像的影像组学和数字病理图像的病理组学的恶性肿瘤人工智能（AI）量化研究，医学图像人工智能研究水平居国内领先、国际先进水平，具有较高的国际学术影响力。因在医学图像AI领域取得的学术成绩，获得国家杰出青年科学基金资助。近5年来，以第一或通讯 [含共同] 作者发表SCI论文60余篇：包括临床肿瘤学顶级期刊《J Clin Oncol》、《Ann Oncol》、《Clin Cancer Res》、医学图像处理顶级期刊《Med Img Anal》和影像学顶级期刊《Radiology》。申请影像和数字病理图像人工智能分析发明专利20项、其中授权9项；实用新型专利授权3项，软件著作权登记12项。先后主持国家杰出青年科学基金、科技部重点研发计划课题2项、国家自然科学基金面上项目2项、广东省2020-2021人工智能重大专项等多项基金，累计获资助金额近2600万元。2018年获中华放射学会“杰出青年奖”；以“肿瘤影像组学创新技术及应用”的成果获2020年度广东省科技进步一等奖（第一完成人）。多次受邀在国际学术大会做专题报告，包括世界分子影像大会（2017）、欧洲放射学大会（2018）、世界腹部影像大会（2019），和世界肺癌大会（2021）等。

1999.09-2004.06四川大学华西医院,影像医学与核医学，博士 

1994.09-1999.06 华西医科大学临床医学院，临床医学，学士

2021.04至今 ：广东省人民医院医学影像科行政副主任，放射科行政主任，主任医师 

2020.03-2021.03：广东省人民医院放射科行政主任，主任医师 

2015.02-2020.02：广东省人民医院放射科行政副主任，主任医师

2013.12-2015.01：广东省人民医院放射科主任医师 

2008.12-2013.11：广东省人民医院放射科副主任医师

2011.03-2012.02：哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院放射科，访问学者 

2006.09-2008.11：广东省人民医院广东省心血管病研究所博士后、主治医师 

2005.12-2006.08：温州医学院附属第一医院放射科主治医师 

2004.07-2005.11：温州医学院附属第一医院放射科住院医师

2018年获中华放射学会“杰出青年奖”

2019年获国家杰出青年科学基金资助

2020年获广东省科技进步一等奖（第一完成人）

1. 2011-2012，在哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院放射科，作为Research Fellow，系统学习了磁共振功能成像方法，指导教授—Hiroto Hatabu

2. 2014年11-12月，意大利意中基金会 Next Gen Leader Project，意大利米兰，接受为期5周的全球医疗政策培训、项目管理培训和财务管理培训 

3. 2016年10月23-27日，第6届影像组学大会，美国福罗里达坦帕，专题报告 

4. 2017年5月21-22日，第6届亚洲腹部放射学会议，韩国釜山，专题报告 

5. 2017年8月25-26日，韩国&亚太分子影像大会（KSMI-FASMI），韩国首尔，主题报告（keynote speaker） 

6. 2017年9月13-16日，世界分子影像大会（WMIC），美国费城，主题报告（keynote speaker） 

7. 2017年10月26-29日，第12届国际组学大会（ICG-12），中国深圳，专题报告 

8. 2018年2月28日-3月4日，第30届欧洲放射学大会（ECR），奥地利维也纳，专题报告 

9. 2019年3月17-22日，（国际）腹部放射学大会（SAR），美国奥兰多，专题报告 

10. 2021年1月29日，第21届世界肺癌大会(WCLC 2020 Virtual)，AI专场报告：AI-Enabled Lung Cancer Predictive Analytics - The Future of Lung Cancer Screening? 

11. 2021年3月24日，科技部中国-新西兰合作交流报告：Artificial Intelligence in Medical Imaging and Digital Pathology 

12. 2022年7月15日，2022年欧洲放射学大会（ECR 2022），奥地利维也纳，专题报告：Applications of AI in Tumor Management 

13. 2022年11月4-5日，第10届国家MRI大会暨第27届韩国磁共振年会（the 10th International Congress on MRI & 27th Annual Scientific Meeting of KSMRM (ICMRI 2022)，韩国首尔，专题报告：Brown adipose tissue detection with MRI

1. Dong D#, Fang MJ#, Tang L#, Shan XH#, Gao JB#, Giganti F#, Wang RP, Chen X, Wang XX, Palumbo D, Fu J, Li WC, Li J, Zhong LZ, De Cobelli F, Ji JF*, Liu ZY*(刘再毅，共同通讯作者), Tian J*. Deep learning radiomic nomogram can predict the number of lymph node metastasis in locally advanced gastric cancer: an international multicenter study. Ann Oncol. 2020 Jul;31(7):912-920. doi: 10.1016/j.annonc.2020.04.003. Epub 2020 Apr 15. PMID: 32304748. （2021 IF 51.769,Q1) 

2. Huang YQ#, Liang CH#, He L#, Tian J#, Liang CS, Chen X, Ma ZL, Liu ZY*(刘再毅，通讯作者). Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer. J Clin Oncol. 2016 Jun 20;34(18):2157-64. doi: 10.1200/JCO.2015.65.9128. Epub 2016 May 2. Erratum in: J Clin Oncol. 2016 Jul 10;34(20):2436. PMID: 27138577. （2021 IF 50.717,Q1) 

3. Wang S#, Yu H#, Gan Y#, Wu Z, Li E, Li X, Cao J, Zhu Y, Wang L, Deng H, Xie M, Wang Y, Ma X, Liu D, Chen B, Tian P, Qiu Z, Xian J, Ren J, Wang K, Wei W, Xie F*, Li Z*, Wang Q*, Xue X*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）, Shi J*, Li W*, Tian J*. Mining whole-lung information by artificial intelligence for predicting EGFR genotype and targeted therapy response in lung cancer: a multicohort study. Lancet Digit Health. 2022 Mar 24:S2589-7500(22)00024-3. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00024-3. Epub ahead of print. PMID: 35341713.（2021 IF 36.6142,Q1) 

4. Huang Y#, Liu Z#(刘再毅，共同第一作者), He L, Chen X, Pan D, Ma Z, Liang C, Tian J, Liang C*. Radiomics Signature: A Potential Biomarker for the Prediction of Disease-Free Survival in Early-Stage (I or II) Non-Small Cell Lung Cancer. Radiology. 2016 Dec;281(3):947-957. doi: 10.1148/radiol.2016152234. Epub 2016 Jun 27. PMID: 27347764. （2021 IF 29.146,Q1) 

5. Huang Y, Liang C, Liu Z*(刘再毅，通讯作者). Nomogram for Predicting Pulmonary Hypertension in Patients without Pulmonary Embolism. Radiology. 2016 Jul;280(1):327-8. doi: 10.1148/radiol.2016152584. PMID: 27322982. （2021 IF 29.146,Q1) 

6. Chen X#, Qin L, Pan D, Huang Y, Yan L, Wang G, Liu Y, Liang C, Liu Z* (刘再毅，通讯作者). Liver diffusion-weighted MR imaging: reproducibility comparison of ADC measurements obtained with multiple breath-hold, free-breathing, respiratory-triggered, and navigator-triggered techniques. Radiology. 2014 Apr;271(1):113-25. doi: 10.1148/radiol.13131572. Epub 2014 Jan 16. PMID: 24475860. （2021 IF 29.146,Q1) 

7. Liu ZY#（刘再毅）, Wang Y, Liang CH*, Li XH, Wang GY, Liu HJ, Li Y. In vitro labeling of mesenchymal stem cells with superparamagnetic iron oxide by means of microbubble-enhanced US exposure: initial experience. Radiology. 2009 Oct;253(1):153-9. doi: 10.1148/radiol.2531081974. Epub 2009 Aug 25. PMID: 19710004. （2021 IF 29.146,Q1) 

8. Zhao B#, Chen X#, Li Z#, Yu Z#, Yao S, Yan L, Wang Y, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Liang C*, Han C*. Triple U-net: Hematoxylin-aware nuclei segmentation with progressive dense feature aggregation. Med Image Anal. 2020 Oct;65:101786. doi: 10.1016/j.media.2020.101786. Epub 2020 Jul 18. PMID: 32712523. （2021 IF 13.828,Q1) 

9. Han C#, Yao H#, Zhao B#, Li Z, Shi Z, Wu L, Chen X, Qu J, Zhao K, Lan R*, Liang C*, Pan X*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）. Meta multi-task nuclei segmentation with fewer training samples. Med Image Anal. 2022 May 18;80:102481. doi: 10.1016/j.media.2022.102481. Epub ahead of print. PMID: 35653901.（2021 IF 13.828,Q1) 

10. Han C#, Lin J#, Mai J#, Wang Y, Zhang Q, Zhao B, Chen X, Pan X, Shi Z, Xu Z, Yao S, Yan L, Lin H, Huang X, Liang C*, Han G*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）. Multi-layer pseudo-supervision for histopathology tissue semantic segmentation using patch-level classification labels. Med Image Anal. 2022 May 24;80:102487. doi: 10.1016/j.media.2022.102487. Epub ahead of print. PMID: 35671591.（2021 IF 13.828,Q1) 

11. Liu Z#, Li Z#, Qu J#, Zhang R#, Zhou X, Li L, Sun K, Tang Z, Jiang H, Li H, Xiong Q, Ding Y, Zhao X, Wang K*, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Tian J*. Radiomics of Multiparametric MRI for Pretreatment Prediction of Pathologic Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Multicenter Study. Clin Cancer Res. 2019 Jun 15;25(12):3538-3547. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-3190. Epub 2019 Mar 6. PMID: 30842125.（2021 IF 13.801,Q1) 

12. Song J#, Shi J#, Dong D#, Fang M, Zhong W, Wang K, Wu N, Huang Y, Liu Z, Cheng Y, Gan Y, Zhou Y, Zhou P, Chen B, Liang C, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者), Li W*, Tian J*. A New Approach to Predict Progression-free Survival in Stage IV EGFR-mutant NSCLC Patients with EGFR-TKI Therapy. Clin Cancer Res. 2018 Aug 1;24(15):3583-3592. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-17-2507. Epub 2018 Mar 21. PMID: 29563137. （2021 IF 13.801,Q1)

13. Zhao K#, Li Z#, Yao S#, Wang Y, Wu X, Xu Z, Wu L, Huang Y#*, Liang C#*, Liu Z#*(刘再毅，共同第一作者，共同通讯作者). Artificial intelligence quantified tumour-stroma ratio is an independent predictor for overall survival in resectable colorectal cancer. EBioMedicine. 2020 Oct 8;61:103054. doi: 10.1016/j.ebiom.2020.103054. Epub ahead of print. PMID: 33039706. （2021 IF 11.205,Q2) 

14. He L#, Huang Y#, Chen X#, Huang X, Wang H, Zhang Y, Liang C, Li Z*, Yan L*, Liu Z*（刘再毅，共同通讯作者）. Development and Validation of an Immune-Based Prognostic Risk Score for Patients With Resected Non-Small Cell Lung Cancer. Front Immunol. 2022 Mar 23;13:835630. doi: 10.3389/fimmu.2022.835630. PMID: 35401554; PMCID: PMC8983932.（2021 IF 8.786,Q2) 

15. Zhang F#, Yao S#, Li Z#, Liang C, Zhao K, Huang Y, Gao Y, Qu J, Li Z*, Liu Z*(刘再毅，共同通讯作者). Predicting treatment response to neoadjuvant chemoradiotherapy in local advanced rectal cancer by biopsy digital pathology image features. Clin Transl Med. 2020 Jun;10(2):e110. doi: 10.1002/ctm2.110. Epub 2020 Jun 28. PMID: 32594660; PMCID: PMC7403709.（2021 IF 8.554,Q1)

1. 医学影像学导论；刘士远，陈敏主编；编委，人民卫生出版社，2022.07 

2. 腹部病变MSCT诊断/（德）泽西（Zech, C.J.）等主编；梁长虹、刘于宝、刘再毅 主译.天津科技翻译出版有限公司,2013.6 

3. 临床综合诊断技术；王肖龙，赵萍主编；编委. 人民卫生出版社，2015.06

1. 科技部国家重点研发计划生物与信息融合（BT 与 IT 融合）专项课题：病理与影像-组学-临床信息的交叉与融合新技术（项目编号：2021YFF1201003，起止年限：2022.1-2024.12，资助金额：345万元） 

2. 广东省科技计划项目（科技创新平台类）：广东省医学影像智能分析与应用重点实验室（2022年度）（项目编号：2022B1212010011，起止年限：2022.1-2024.12，资助金额：300万元）

3. 广东省2020-2021新一代人工智能重大专项：基于深度学习多组学的乳腺癌辅助诊疗与预后预测系统（项目编号：2021B0101420006，起止年限：2021.1-2023.12，资助金额：1000万元） 

4. 国家杰出青年科学基金：结直肠癌影像组学（项目编号：81925023，起止年限：2020.1-2024.12，资助额度：400万元） 

5. 国家卫生健康委放射影像数据库建设：胃肠道影像数据库建设（项目编号：YXFSC2022JJSJ005，起止年限：2022.6-2024.6，资助金额：30万元）

6. 科技部“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项课题： 构建乳腺癌定量评估关键影像组学特征集（项目编号：2017YFC1309102，起止年限：2017.07-2021.06，资助额度：396万元）

7. 国家自然科学基金：基于CT影像组学精准预测局部进展期胃癌手术预后的研究（项目编号：81771912，起止年限：2018.1-2021.12，资助额度：65万元） 

8. 国家自然科学基金：基于磁共振弥散加权和动态对比增强成像的定量影像 生物标志在早期评估原发性肝癌靶向治疗反应中的研究（项目编号：81271569 ，起止年限：2013.1-2016.12，资助额度：65万元）

1. 刘再毅;梁长虹;王瑛;陈鑫;黄燕琪;王广谊;颜丽芬. 核磁共振成像方法和系统，2013.09，中国，专利号：ZL.201310237595.8 授权日：2016.01.13 

2. 宋禹辰;高英;梁长虹;刘再毅;赵可;韩楚. 一种使用扫描仪获取的数字病例图像质量评价的方法，专利号：ZL.201911078748.2 授权日：2020.06.23 

3. 刘再毅;赵秉超;梁长虹;韩楚;孙洪赞;陈鑫;黄燕琪;叶维韬.基于深度学习的结构不变的病理图像颜色标准化方法，专利号：ZL 202010277944.9 授权日：2021.07.09 

4. 赵可;刘再毅;梁长虹;姚华升;王广谊;姚溯;王瑛;陈鑫;吴磊;李振辉. 一种结直肠癌IHC染色图像的组织类型分割方法，专利号：ZL.201910515926.7 授权日：2021.05.11 

5. 刘再毅;梁长虹;揭光灵;赵可;张芳;何兰;王瑛;陈鑫;黄燕琪;颜黎栩;李振辉. 一种基于影像组学量化肿瘤免疫状态的方法，专利号：ZL 201910515916.3 授权日：2021.08.13 

6. 刘再毅;梁长虹;覃杰;赵可;王瑛;陈鑫; 黄燕琪; 姚溯; 李振辉. 一种免疫组化病理图像CD3阳性细胞核分割方法及系统，专利号：ZL201910517113.1 授权日：2021.08.20 

7. 梁长虹; 刘再毅; 覃杰; 赵可; 王广谊; 陈鑫; 黄燕琪; 何兰; 颜黎栩; 吴磊. 一种免疫组化病理图像CD4阳性细胞核分割方法及系统，专利号：ZL201910516241.4 授权日：2021.08.20 

8. 刘再毅; 梁长虹; 赵可; 麦锦海; 王广谊; 姚溯; 陈鑫; 何兰; 黄燕琪. 结直肠癌IHC染色图像肿瘤侵袭边缘和中心的检测系统和方法，专利号：ZL 201910516657.6 授权日：2021.09.03 

9. 刘再毅;杨尚青;居胜红;孟祥盼;赵可;梁长虹;潘细朋;彭嘉铭;陈鑫. 肝癌IHC染色图的血管分布模式的识别方法、系统和存储介质，专利号：ZL202110793757.0 授权日：2022.07.14