颜锐，中国科学技术大学苏州高等研究院/生物医学工程学院特任副研究员。2023年在中国科学院大学（中科院计算所）获博士学位，2023年至2025年在中国科学技术大学进行博士后研究。主要从事病理人工智能、医学影像计算和空间多组学研究。目前以第一作者或通讯作者在IEEE TPAMI、Medical Image Analysis、AAAI、MICCAI等国际期刊和会议发表论文30余篇，被引用1000余次（h指数17）。已授权或受理专利5项。入选江苏省卓越博士后计划，主持国家自然科学基金青年科学基金项目、江苏省自然科学基金面上项目和江苏省基础研究计划重点项目课题。

电子邮箱: yanrui@ustc.edu.cn

工作与教育经历:

2025/10-至今，中国科学技术大学苏州高等研究院，特任副研究员

2023/07-2025/10，中国科学技术大学，生物医学工程学院，博士后（导师：周少华教授、卞修武院士）

2020/09-2023/06，中国科学院大学，中国科学院计算技术研究所，计算机科学与技术，博士（导师：张法教授、李锦涛研究员）

2017/09-2020/06，安徽大学，计算机科学与技术学院，计算机技术，硕士（导师：郑春厚教授）

主要科研项目:

1.      国家自然科学基金青年科学基金项目（C类），面向癌症基因突变和生存预测的病理-基因多模态学习方法研究，2025.1-2027.12，项目负责人

2.      江苏省自然科学基金面上项目，基于病理-组学多模态基础模型的结直肠癌可解释预后预测方法研究，2026.7-2029.6，项目负责人

3.      江苏省基础研究计划重点项目，面向中国人群重大疾病精准防诊治的多模态基础模型与智能体研究，2026.7-2029.6，课题负责人（120万/500万）

4.      北京市自然科学基金重点项目，基于多模态可解释AI的冷热消融联合免疫治疗腹膜后脂肪肉瘤个体化疗效预测模型研究，2026.7-2029.9，课题负责人

5.      江苏省生物医学基础研究中心开放课题，结直肠癌多模态智能预后预测与可解释方法研究，2026.11-2027.10，项目负责人

获奖及荣誉情况:

2024年，江苏省卓越博士后

2020年，计算机体系结构国家重点实验室优秀学生

2019年，研究生国家奖学金

主要学术论文:

[1] Pathway-aware multimodal transformer (PAMT): Integrating pathological image and gene expression for interpretable cancer survival analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, 48(1): 896–913. (中科院1区Top，IF=20.8，一作)

[2]  Histopathological bladder cancer gene mutation prediction with hierarchical deep multiple-instance learning[J]. Medical Image Analysis, 2023, 87: 102824. (中科院1区Top，IF=11.8，一作)

[3]  WSISum: WSI summarization via dual-level semantic reconstruction[J]. Medical Image Analysis, 2026, 110: 103970. (中科院1区Top，IF=11.8，共同通讯)

[4]  Cyto-SSL: A Self-Supervised Pretraining Framework for Cytology Foundation Model[C]// Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026, 40(15): 12907-12915. (CCF A，国际AI顶会，共同一作)

[5]  Breast cancer homologous recombination deficiency prediction from pathological images with a sufficient and representative Transformer[J]. npj Precision Oncology, 2025, 9(1): 160. (中科院1区Top，IF=8.0，Nature系列期刊，共同通讯)

[6] Computational pathology in precision oncology: Evolution from task-specific models to foundation models[J]. Chinese Medical Journal, 2025, 138(22): 2868–2878. (IF=9.1，共同通讯)

[7] QCAgent: An agentic framework for quality-controllable pathology report generation from whole slide image[C]. MICCAI, 2026. (医学影像计算顶级会议Oral，共同通讯)

[8]  Sparse and Hierarchical Transformer for Survival Analysis on Whole Slide Images[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024, 28(1): 7-18. (中科院1区Top，IF=7.0，一作)

[9]  Richer fusion network for breast cancer classification based on multimodal data[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2021, 21(1): 134. (IF=5.5，引用150+次，一作)

[10] Breast cancer histopathological image classification using a hybrid deep neural network[J]. Methods, 2020, 173: 52-60. (IF=4.6，引用400+次，一作)

主要发明专利：

[1] 基于多模态深度学习的病理分类方法及系统[P]，2021-07-13，中国，CN110298383B

[2] 一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统[P]，2026-04-03，中国，CN121506461B

[3]  一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法及系统[P]，2023-09-22，中国，CN116798515A

[4] 一种全切片病理图像摘要的生成方法及系统[P]，2026-05-29，中国，CN122115981A

[5] 基于高斯掩码自编码器的医学体积表征学习方法及设备[P]，2026-07-03，中国，CN122335754A