刘再毅
时间:2024-05-03 22:57 来源: 作者: 点击:次
更新日期：2018年9月2日 姓 名 刘再毅 性 别 男 出生年月 1975年3月 籍贯 四川安岳县 民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生 最后学位 临床医学专业学位博士 技术职称 主任医师 导师类别 博、硕导 行政职务 副主任 Email zyliu@163.com 工作单位 广东省人民医院 邮政编码 510080 通讯地址 广州市中山二路106号 单位电话 02083870125 个人简介 刘再毅，医学博士，主任医师，影像医学和核医学博士生导师，生物医学工程硕士生导师，美国哈佛大学访问学者，广东省人民医院放射科副主任。 科研领域：为解决恶性肿瘤诊疗精准评估的重大临床需求，团队聚焦于肿瘤量化评估。团队进行医工交叉合作，重点开展基于影像组学（Radiomics）的恶性肿瘤量化研究，创新性地应用影像组学方法挖掘蕴含于肿瘤影像中的深层图像特征，构建影像组学模型，进行肿瘤定性、分级分期、疗效评估和预后预测等，辅助临床决策，极大地拓展了影像学检查在临床中的应用范围，为恶性肿瘤个体化精准诊疗评估提供辅助手段。 科研成果：团队的研究成果与国际水平同步，部分成果达到国际领先，有一定国际学术影响力。先后主 持科技部重点研发计划分课题、国家自然科学基金等多项科研课题。近年来，发表影像组学及相关SCI论文40 余篇，包括肿瘤学顶级期刊《J Clin Oncol》1篇（IF: 26.303）、《Clin Cancer Res》1篇（IF：10.03）和影像学顶级期刊《Radiology》（IF: 7.496）3篇。以独立通讯作者发表在《J Clin Oncol》的论文，为目前全球影像组学研究领域影响因子最高的论著之一，也是国内近年来影像诊断领域的突破性成果之一。 国际合作与交流：团队影像组学研究水平进入国际先进行列，得到国际学术界承认。本人受邀参加影像基因组学专业英文论著编写，还多次受邀在国际学术大会做主题报告，包括：美国影像组学大会（2016年10月，美国福罗里达）、亚洲腹部放射学大会（2017年4月，韩国釜山）、韩国暨亚洲分子影像大会（2017年8月，韩国首尔）、世界分子影像大会（2017年9月，美国费城）、第12届国际多组学大会（2017年10月，深圳），以及将于2018年3月在奥地利举行的欧洲放射学大会（ECR）。 工作经历 2012.03 - 至今 广东省人民医院，副主任医师、主任医师，博士生导师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2009.01-2011.02 广东省人民医院，副主任医师2006.09-2008.12 广东省人民医院放射科，博士后，主治医师2004.07-2006.08 温州医学院附属第一医院放射科,住院医师 教育经历 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 社会、学会及学术兼职 1. 中华医学会放射学分会青年委员会 副主任委员2. 中国医师协会放射医师分会青年委员会 副主任委员3. 中华医学会放射学分会磁共振学组 委员4. 广东省医学会放射学分会 副主任委员 5. 广东省抗癌协会肿瘤影像专业委会 副主任委员6. 广东省医疗行业协会医学影像分会 副主任委员 研究领域 为解决恶性肿瘤诊疗精准评估的重大临床需求，团队聚焦于肿瘤量化评估。团队进行医工交叉合作，重点开展基于影像组学（Radiomics）的恶性肿瘤量化研究，创新性地应用影像组学方法挖掘蕴含于肿瘤影像中的深层图像特征，构建影像组学模型，进行肿瘤定性、分级分期、疗效评估和预后预测等，辅助临床决策，极大地拓展了影像学检查在临床中的应用范围，为恶性肿瘤个体化精准诊疗评估提供辅助手段。 科研项目 1. 科技部“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项： 基于分子影像和影像组学的乳腺癌早诊、疗效评价与预后预测新技术研发，分课题主持（项目编号：2017YFC130910002，起止年限：2017.07-2020.12，资助额度：396万元）。2. 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）3. 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）4. 广东省医学科学技术研究基金：超顺磁氧化铁标记干细胞细胞后细胞内铁稳态的调节及其机制研究（项目编号：A2011036 起止年限：2011.1-2012.12，资助额度：1.0万元）。5. 国家自然科学基金：2型糖尿病大鼠肝、肌肉细胞内脂质含量及体脂分布的1H-MRS/MRI定量分析及其与胰岛素抵抗的相关性研究（项目编号30800269，起止年限：2009.1-2011.12，资助额度：20.0万元）6. 中国博士后科学基金：罗格列酮对肥胖大鼠肝、肌肉脂肪含量和脂肪重分布的动态MRI/MRS研究（项目编号：20070410816，起止年限：2007.1-2008.12，资助额度：3.0万元）。 发表论文 1. Tan X, Ma Z, Yan L, Ye W, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*, Liang C*.Radiomics nomogram outperforms size criteria in discriminating lymph node metastasis in resectable esophageal squamous cell carcinoma. Eur Radiol. 2018 Jun 19. doi: 10.1007/s00330-018-5581-1. [Epub ahead of print]2. Xin Chen, Mengjie Fang, Di Dong, Xinhua Wei,Lingling liu, Xiangdong Xu, Xinqing Jiang, Jie Tian, Zaiyi Liu. A Radiomics signature in preoperative predicting degree of tumor differentiation in patients with non-small cell lung cancer. Academic Radiology. doi: 10.1016/j.acra.2018.01.020.3. Liang C#, Cheng Z#, Huang Y,He L, Chen X, Ma Z,Huang X, Liang C*, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*. An MRI-based radiomics classifier for preoperative prediction of Ki-67 status in breast cancer. Academic Radiology.2018 DOI: 10.1016/j.acra.2018.01.0064. Huang X#, Cheng Z#, Huang Y,He L, Chen X, , Liang C*, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*. CT-based radiomics signature to discriminate high-grade from low-grade colorectal adenocarcinoma. Academic Radiology. doi: 10.1016/j.acra.2018.01.020.5. Jiangding Song#, Jingyun Shi#, Di Dong#, Mengjie Fang, Wenzhao Zhong, Kun Wang, Ning Wu, Yanqi Huang, Zhengyu Liu, Yue Cheng, Yuncui Gan, Yongzhao Zhou, Ping Zhou, Bojiang Chen, Changhong Liang, Zaiyi Liu（刘再毅，通讯作者）*, Weimin Li*, Jie Tian*: A new approach to 1 predict progression-free survival in stage IV EGFR-mutant NSCLC patients with EGFR-TKI therapy. Clinical Cancer Research. 2018. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-17-25076. Huang Y#, He L#, Dong D, Yang C, Liang C, Chen X, Ma Z, Huang X, Yao S, Liang C, Tian J, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*. Individualized prediction of perineural invasion in colorectal cancer: development and validation of a radiomics prediction model. Chin J Cancer Res 2018;30(1):40-50.7. Wang G#, He L#, Yuan C, Huang Y, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*, Liang C*. Pretreatment MR imaging radiomics signatures for response prediction to induction chemotherapy in patients with nasopharyngeal carcinoma. Eur J Radiol. 2018;98:100-106 8. Li C#, Cen D, Liu Z(刘再毅,通讯作者)*, Liang C*. Presence of Intratumoral Calcifications and Vasculature Is Associated With Poor Overall Survival in Clear Cell Renal Cell Carcinoma. J Comput Assist Tomogr. 2017 Dec 28. doi: 10.1097/RCT.0000000000000704. [Epub ahead of print]9. Wang S#, Zhou M#, Liu Z(刘再毅), Liu Z, Gu D, Zang Y, Dong D#, Gevaert O#, Tian J. Central focused convolutional neural networks: Developing a data-driven model for lung nodule segmentation. Med Image Anal. 2017;40:172-18310. Shi Y, Gao F, Li Y, Tao S, Yu B, Liu Z(刘再毅), Liu Y, Glaser KJ, Ehman RL, Guo Q. 1. Differentiation of benign and malignant solid pancreatic masses using magnetic resonance elastography with spin-echo echo planar imaging and three-dimensional inversion reconstruction: a prospective study. Eur Radiol. 2017 Oct 6. doi: 10.1007/s00330-017-5062-y11. Wu H, Zhang S, Liang C, Liu H, Liu Y, Mei Y, Liu H, Liu Z(刘再毅), Xu F. Intravoxel incoherent motion MRI for the differentiation of benign, intermediate, and malignant solid soft-tissue tumors. J Magn Reson Imaging. 2017 Apr 17. doi: 10.1002/jmri.25733. [Epub ahead of print]12. Jiangdian Song, Di Dong, Yanqi Huang, Yali Zang, Zaiyi Liu(刘再毅), Jie Tian*. Association between tumor heterogeneity and progression-free survival in non-small cell lung cancer patients with EGFR mutations undergoing tyrosine kinase inhibitors therapy. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016 Aug;2016:1268-1271. doi: 10.1109/EMBC.2016.7590937.13. Wang S#, Zhou M#, Liu Z, Liu Z(刘再毅), Gu D, Zang Y, Dong D, Gevaert O*, Tian J*. Central focused convolutional neural networks: Developing a data-driven model for lung nodule segmentation. Med Image Anal. 2017;40:172-183.14. Ma Z#, Fang M#, Huang Y, He L, Chen X, Liang C, Huang X, Cheng Z, Dong D, Liang C, Xie J, Tian J*, Liu Z#(刘再毅). CT-based Radiomics Signature for Differentiating Borrmann Type IV Gastric Cancer from Primary Gastric Lymphoma. Eur J Radiol. 2017;91:142-147.15. Chen S, Zhu Y, Liu Z#(刘再毅),Liang C*. Texture analysis of baseline multiphasic hepatic computed tomography images for the prognosis of single hepatocellular carcinoma after hepatectomy: a retrospective pilot study. European Journal of Radiology.2017; 90:198-20416. Ma X#, Liu Z#(刘再毅), Zhang Z, Huang X, Tang W＊. Multiple network algorithm for epigenetic modules via the integration of genome-wide DNA methylation and gene expression data. BMC Bioinformatics. 2017 Jan 31;18(1):72.17. Zhou Y#, He L#, Huang Y, Chen S, Wu P, Ye W, Liu Z*(刘再毅,通讯作者), Liang C＊. CT-based radiomics signature: a potential biomarker for preoperative prediction of early recurrence in hepatocellular carcinoma. Abdom Radiol (NY) 2017; 42:1695-70418. Cen D#, Xu L#, Li N#, Chen Z#, Wang L#, Zhou S#, Xu B#, Liu CL, Liu Z*(刘再毅,通讯作者), Luo T. BI-RADS 3–5 microcalcifications can preoperatively predict breast cancer HER2 and Luminal a molecular subtype. Oncotarget 2017; 8:13855-6219. Ma Z#, Liang C#, Huang Y, He L, Liang C, Chen X, Huang X, Xiong Y, Liu Z*(刘再毅,通讯作者). Can lymphovascular invasion be predicted by preoperative multiphasic dynamic CT in patients with advanced gastric cancer? Eur Radiol. 2017; 27(8):3383-339120. Song J#, Liu Z#(刘再毅，共同第一作者), Zhong W, Huang Y, Ma Z, Dong D＊, Liang C, Tian J＊. Non-small cell lung cancer: quantitative phenotypic analysis of CT images as a potential marker of prognosis. Sci Rep. 2016;6:38282.21. Chen X#, Ma Z#, Huang Y, He L, Liang C, Shi C, Zhang Z, Liang C, Liu Z*(刘再毅,通讯作者). Multiparametric MR diffusion-weighted imaging for monitoring the ultra-early treatment effect of sorafenib in human hepatocellular carcinoma xenografts. J Magn Reson Imaging 2017; 46:248-56 22. He L#, Huang Y#, Ma Z, Liang C, Liang C*, Liu Z*(刘再毅,通讯作者). Effects of contrast-enhancement, reconstruction slice thickness and convolution kernel on the diagnostic performance of radiomics signature in solitary pulmonary nodule. Scientific reports. 2016 10;6:34921. 23. 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 the disease-free survival in early-stage (I–II) non-small cell lung cancer. Radiology. 2016;281(3):947–957 24. 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;280(1):327-328 25. Huang Y#, Liang C#, He L#, Tian J#, Liang C, Chen X, Ma Z, Liu Z*(刘再毅，通讯作者). Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer. Journal of Clinical Oncology.2016;34(18):2157-2164 (IF:20.982) 26. Liang C#, Huang Y#, He L, Chen X, Ma Z, Dong D, Tian J, Liang C*, Liu Z*(刘再毅，通讯作者).The development and validation of a CT-based radiomics signature for the preoperative discrimination of stage I-II and stage III-IV colorectal cancer. Oncotarget. 2016;7(21):31401-31412 27. Li M, Fu S, Zhu Y, Liu Z(刘再毅), Chen S, Lu L*, Liang C*. Computed tomography texture analysis to facilitate therapeutic decision making in hepatocellular carcinoma. Oncotarget. 2016, 7(11):13248-13259. 28. Li M, Xin Y, Fu S, Liu Z(刘再毅), Li Y, Hu B, Chen S, Liang C*, Lu L*. Corona Enhancement and Mosaic Architecture for Prognosis and Selection Between of Liver Resection Versus Transcatheter Arterial Chemoembolization in Single Hepatocellular Carcinomas >5 cm Without Extrahepatic Metastases: An Imaging-Based Retrospective Study. Medicine (Baltimore). 2016;95(2): e2458. 29. Liu C, Wang K, Chan Q, Liu Z（刘再毅）, Zhang J, He H, Zhang S, Liang C.Intravoxel incoherent motion MR imaging for breast lesions: comparison and correlation with pharmacokinetic evaluation from dynamic contrast-enhanced MR imaging.Eur Radiol. 2016;26(11):3888-389830. Ye W, Li J, Guo C, Chen S, Liu YB, Liu Z（刘再毅）, Wu H, Wang G, Liang C. Can intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging characterize the cellular injury and microcirculation alteration in hepatic ischemia-reperfusion injury? An animal study.J Magn Reson Imaging. 2016 Jun;43(6):1327-36 31. Wu H, Liu H, Liang C, Zhang S, Liu Z（刘再毅）, Liu C, Liu Y, Hu M, Li C, Mei Y. Diffusion-weighted multiparametric MRI for monitoring longitudinal changes of parameters in rabbit VX2 liver tumors.J Magn Reson Imaging. 2016;44(3):707-14.32. Wu H, Hu M, Liu Z（刘再毅）, Ye W, Li J, Liu H, Yang J, Liang C*. Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MRI for characterizing regional variability and monitoring serial changes of parameters in rabbit VX2 liver tumors. J Magn Reson Imaging. 2016 Jan;43(1):173-80 33. 黄燕琪, 马泽兰, 何兰, 梁翠珊, 梁长虹, 刘再毅(通讯作者). 图像配准技术对正常人体自由呼吸状态下肾脏MR扩散峰度成像图像质量的影响. 中华放射学杂志. 2016;50(3):170-17534. 黄燕琪，马泽兰，何兰，梁翠珊，梁长虹，刘再毅(通讯作者)，基于CT图像的纹理分析鉴别肝脏实性局灶性病变. 中国医学影像学杂志，2016；24（4）:289-29235. Luo C, Huang M, Li J, Liang C, Zhang Q, Liu H, Liu Y（刘再毅）, Qu Y, Jiang J, Zhuang J. Predictors of Interventional Success of Antegrade PCI for CTO. JACC Cardiovasc Imaging. 2015 Jul;8(7):804-1336. Ma Z＃, Chen X＃, Huang Y, He L, Liang C, Liang C*, Liu Z* (刘再毅，通讯作者). MR diffusion-weighted imaging-based subcutaneous tumour volumetry in a xenografted nude mouse model using 3D Slicer: an accurate and repeatable method. Sci Rep. 2105;5:15653 37. Zhao YH, Li SL, Liu ZY（刘再毅）, Chen X, Zhao XC, Hu SY, Liu ZH, Ms YJ, Chan Q, Liang CH*. Detection of Active Sacroiliitis with Ankylosing Spondylitis through Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted MR Imaging. Eur Radiol. 2015;25(9):2754-63 38. Yan L, Liu Z（刘再毅）, Wang G, Huang Y, Liu Y, Yu Y, Liang C*. Angiomyolipoma with Minimal Fat: Differentiation From Clear Cell Renal Cell Carcinoma and Papillary Renal Cell Carcinoma by Texture Analysis on CT Images. Acad Radiol.2015;22(9):1115-21. 39. Huang Y, Chen X, Zhang Z, Yan L, Pan D, Liang C, Liu Z* (刘再毅，通讯作者).MRI quantification of non-Gaussian water diffusion in normal human kidney: a diffusional kurtosis imaging study. NMR Biomed. 2015;28(2):154-161. (2014IF = 3.044) 40. Jia QJ, Zhang SX, Chen WB, Liang L, Zhou ZG, Qiu QH, Liu ZY（刘再毅）, Zeng QX, Liang CH. Initial experience of correlating parameters of intravoxel incoherent motion and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging at 3.0 T in nasopharyngeal carcinoma.European Radiology 2014; 24(12):3076-3087. (2014IF = 4.014)41. 潘丹,陈鑫,姜彦,李萌,梁长虹,刘再毅*. 迭代模型重组设置对不同辐射剂量下肝脏增强CT图像噪声及质量的影响.中华放射学杂志. 2015;49(3):173-17842. 潘丹, 姜彦,陈鑫,李萌,梁长虹,刘再毅*.迭代模型重建技术不同辐射剂量对肝脏CT增强扫描图像质量的影响.中国医学影像学杂志. 2015;23(1):10-1343. 潘丹，梁长虹，刘再毅* (通讯作者). 动态增强MRI在肝脏恶性肿瘤疗效评估中的临床应用. 中华放射学杂志. 2014;48(6):3-644. Liu Z（刘再毅）, Araki T*, Okajima Y, Albert M, Hatabu H. Pulmonary hyperpolarized noble gas MRI: Recent advances and perspectives in clinical application. Eur J Radiol. 2014;83(7):1282-1291 (2014IF = 2.369) 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; 271(1):113-125 (2014IF = 6.867) 出版专著和教材 1． 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,2013.62． Radiomics and Radiogenomics: technical basis and clinical applications. Taylor & Francis Books. In Chapter 18. Gastrointestinal cancers (参编英文书籍)(附件12) 科研创新 授权发明专利：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：2016.1.13已授权实用新型专利：1, 刘再毅,梁长虹,王瑛,秦磊,陈鑫,黄燕琪,潘丹. 用于CT和MRI扫描的小动物无菌恒温装置箱，2013. 12, 中国，专利号：ZL. 201320390820.7计算机软件著作权登记：1. 弥散成像多模型处理软件 V1.0.2014.09.24.中华人民共和国国家版权局 证书号 软著登字第00757383号.登记号：2014SR2131782. 刘再毅，梁长虹，黄燕琪，陈鑫，王广谊，马泽兰，何兰，梁翠珊.磁共振动态增强定量分析工具软件 V1.0。2015.01.24.中华人民共和国国家版权局 证书号 软著登字第0882408号.登记号：2015SR163940 教学活动 2009-2018 南方医科大学临床医学5年制本科《影像医学》腹部章节教学2009-2018 广东省人民医院放射科 进修医师、研究生 专业授课2017-2018 华南理工大学医学院研究生课程 《腹部影像进展》 指导学生情况 5名硕士毕业，其中2人次获得校级优秀研究生奖励，1人次获得广东省优秀毕业研究生称号在读硕士6名，其中，影像医学研究生4名，工科研究生2名。在读临床影像医学博士研究生1名。 我的团队 本人建立了一支医工交叉研究队伍，一直从事医学影像大数据挖掘，本人研究团队是国内最早从事肿瘤影像组学研究的团队之一，取得了一系列重要进展，发表了迄今为止影像组学领域影响因子最高研究论文。 研究方向：为解决恶性肿瘤诊疗精准评估的重大临床需求，团队聚焦于肿瘤量化评估。团队进行医工交叉合作，重点开展基于影像组学（Radiomics）的恶性肿瘤量化研究，创新性地应用影像组学方法挖掘蕴含于肿瘤影像中的深层图像特征，构建影像组学模型，进行肿瘤定性、分级分期、疗效评估和预后预测等，辅助临床决策，极大地拓展了影像学检查在临床中的应用范围，为恶性肿瘤个体化精准诊疗评估提供辅助手段。 科研成果：团队的研究成果与国际水平同步，部分成果达到国际领先，有一定国际学术影响力。先后获得科技部重点研发计划分课题、国家自然科学基金等多项科研课题多项课题资助，累计研究经费600余万元。近年来，发表影像组学及相关SCI论文40 余篇，包括肿瘤学顶级期刊《J Clin Oncol》1篇（IF: 26.303）、《Clin Cancer Res》1篇（IF：10.03）和影像学顶级期刊《Radiology》（IF: 7.496）3篇。以独立通讯作者发表在《J Clin Oncol》的论文，为目前全球影像组学研究领域影响因子最高的论著之一（排第二），也是国内近年来影像诊断领域的突破性成果之一。 目前，团队在医工交叉领域有较高的影响力，建立了医工交叉培养平台，具有丰富的复合型人才的培养经验。 |