医学影像智能与机器人研究中心（筹）Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing and Learning (MIRACLE)于2021年10月成立,，现研究团队主要成员隶属于中国科大生物医学工程学院，科研平台隶属于中国科大苏州高等研究院科研部架构下。目前主要成员包括教授1名、特任副研究员1名、博士后1名和学生近20名。
研究中心将在如下三个方面开展工作：
研究：聚焦医疗影像设备、医疗机器人和医疗影像分析计算等学科方向，开展前沿性、基础性、原创性和应用型研究，发表高质量学术论文；
合作：与国内外知名医院、医疗企业和研究机构建立广泛合作，以促成前沿技术落地为核心，发展“产、学、研”相结合的合作模式；
人才：探索新型人才培养模式，构建充足和互补的人才梯队，培育具有广阔国际视野的优秀专业技术人才。
研究方向：
(1) 医学成像 （前瞻性）
(2) 开源共享 （基础性）
(3) 影像分析 （原创性）
(4) 手术治疗 （应用型）
平台基础条件：
实验用房：共760平米左右，其中备有专用的放辐射铅房25平米。
实验设备：多项高端影像设备（如高压发生器、球管、平板探测器、机械臂、照相阵列等）平台正在采购中。
计算设备：平台正在采购多套深度学习高性能服务器，具有高计算能力、高性能、高安全性、高稳定性、高可控性的特点。配置多个最新款服务器64核及以上AMD EPYC CPU芯片，内存512GB以上，GPU使用英伟达最新的深度学习显卡A100系列，其中多显卡通讯使用的NVLink和NVSwitch可以显著的提升显卡间数据交互速率，高达4.5倍，能显著地加快人工智能算法的训练和大规模数据的分析速度。为了存储更多数据，服务器支持20TB以上存储，且有额外的SATA接口供存储扩容，具备使用的可持续性。高性能服务器允许协同工作，通过服务器系统的可以定制的协调不同任务的计算资源分配，可以兼顾各种算力工作且具备高稳定性，广泛的使用于科研领域特别是数据科学领域。
产学研合作：
合作医疗伙伴：包括301医院、协和医院、阜外医院、中国科大附一院、上海长征医院等。
联合实验室：中心已经与讯飞医疗公司成立了智能医疗联合实验室，其他联合实验室正在筹建中。
主要研究人员：
序号 | 姓名 | 职称 | 职务 | 邮箱 | 简介 |
1 | 周少华 | 教授 | 中心主任 | skevinzhou@ustc.edu.cn | http://bme.ustc.edu.cn/2021/1115/c28129a532912/page.htm |
2 | 赵上 | 特任副研究员 | shangzhao@ustc.edu.cn | http://bme.ustc.edu.cn/2021/1115/c28132a532919/page.htm | |
3 | 张梦鸽 | 博士后 | zmg1994@mail.ustc.edu.cn |
代表性论文：
1．S. Kevin Zhou, Daniel Rueckert, and Gabor Fichtinger (Eds.) Handbook of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, Elsevier, 2019.
2．S. Kevin Zhou, H. Greenspan, C. Davatzikos, J.S. Duncan, B. van Ginneken, A. Madabhushi, J.L. Prince, D. Rueckert, and R.M. Summers, “A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises,” Proceedings of the IEEE, 2021.
3．Q. Yao, L. Xiao, P. Liu, and S. Kevin Zhou, “Label-free segmentation of COVID-19 lesions in lung CT,” IEEE Trans. on Medical Imaging, 2021.
4．G. Shi, L. Xiao, Y. Chen, and S. Kevin Zhou, “Marginal loss and exclusion loss for partially supervised multi-organ segmentation,” Medical Image Analysis, 2021.
5．B. Zhou, Z. Augenfeld, J. Chapiro, S. Kevin Zhou, C. Liu, and J.S. Duncan, “Anatomy-guided multimodal registration by learning segmentation without ground truth: Application to intraprocedural CBCT/MR liver segmentation and registration”, Medical Image Analysis, 2021.
6．B. Zhou, S. Kevin Zhou, J.S. Duncan, and C. Liu, “Limited view tomographic reconstruction using a cascaded residual dense spatial-channel attention network with projection data fidelity layer”, IEEE Trans. on Medical Imaging, 2021.
7．X. Wei, Z. Yang, X. Zhang, G. Liao, A. Sheng, S. Kevin Zhou, Y. Wu, L. Du, “Deep collocative learning for immunofixation electrophoresis image analysis,” IEEE Trans. on Medical Imaging, 2021.
8．J. Cai, H. Han, J. Cui, J. Chen, L. Liu, and S. Kevin Zhou, “Semi-supervised natural face de-occlusion,” IEEE Trans. on Information Forensics & Security, Vol. 16, pp. 1044-1057, 2020.
9．J. Zhu, Y. Li, Y. Hu, K. Ma, S. Kevin Zhou, and Y. Zheng, “Rubik’s cube+: A self-supervised feature learning framework for 3D medical image analysis,” Medical Image Analysis, Vol. 64, p101746, 2020.
10．H. Li, H. Han, Z. Li, L. Wang, Z. Wu, J. Lu, and S. Kevin Zhou, “High-resolution chest X-ray bone suppression using unpaired CT structural priors,” IEEE Trans. on Medical Imaging, Vol. 39, No. 10, pp. 3053-3063, 2020.
11．H. Liao, W.A. Lin, S. Kevin Zhou, and J. Luo, “ADN: Artifact disentanglement network for unsupervised metal artifact reduction,” IEEE Trans. on Medical Imaging, Vol. 39, No. 3, pp. 634-643, 2020.
联系方式：
研究中心负责人：周少华教授
邮箱：skevinzhou@ustc.edu.cn
地址：苏州工业园区仁爱路166号明德楼A108实验室
