导师风采
陈卉
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个人信息

Personal Information

  • 教授
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 女
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:生物医学工程学院
  • 所属专业: 生物医学工程
  • 邮箱 : chenhui@ccmu.edu.cn
  • 工作电话 : 010-83911545

个人简介

Personal Profile

主要从事医学信息学领域研究,研究方向包括多模态患者数据的关系与表示学习、医疗健康大数据分析与挖掘。主持国家自然科学基金项目 3 项,北京市自然科学基金项目1项、北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金重点项目子课题1项,参加“十三五”国家科技重大专项 2项。在国内外学术期刊上发表研究论文 100 余篇,其中第一/通讯作者SCI论文30余篇(累计影响因子120)。


  • 研究方向Research Directions
多模态医学数据表示与融合,电子病历数据挖掘
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示

团队现有教授1名、副教授1名、讲师3名、实验师1名、博士研究生3名、硕士研究生3名。团队自2016年成立以来,共主持国家自然科学基金面上项目3项、青年项目3项,北京市自然科学基金项目2项,1人入选北京市属高校优秀青年人才培育计划,发表SCI论文50余篇。

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项目情况

一、国家自然科学基金面上项目

1. 基于知识引导下多模态融合的脑血管疾病辅助诊疗建模研究(82372094),2024-2027,在研,主持

2. 基于深度学习的混合特征患者表示方法及应用研究(81971707),2020-2023,已结题,主持

3. 面向跨领域异构数据的患者相似性学习方法及应用(81671786),2017-2018,已结题,主持

二、北京市自然科学基金项目

4. 知识图谱和多视图信息协同增强的多模态患者图表示及其应用研究(7252278),2025-2027,在研,主持

5. 基于多模态医疗数据融合的心脏急重症人工智能辅助诊疗研究(L222006),2023-2025,在研,子课题负责人

三、其他项目

6. 国家卫健委,“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”科技重大专项“十三五”计划课题,艾滋病机会性感染及难治性艾滋病的精准诊治策略研究(2018ZX10302104),2018-2020,已结题,子课题负责人

7. 国家卫健委,“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”科技重大专项“十三五”计划课题,长期抗病毒治疗患者非AIDS相关疾病控制策略研究2017ZX10202101),2017-2020,已结题,参与


研究成果

1. 独立通讯作者:Robust Multi-modal FusionArchitecture for Medical Data with Knowledge Distillation. Computer Methods andPrograms in Biomedicine. 2025, 260:108568

2. 独立通讯作者:Missing-modality enabled multimodal fusion architecture for medicaldata. Journal of Biomedical Informatics. 2025, 63:104796

3. 独立通讯作者:Research on multi-modal fusion of temporal electronic medicalrecords .BioEngineering. 2024, 11(1):94

4. 通讯作者:Representation oftime-varying and time-invariant EMR data and itsapplication in modelingoutcome prediction for heart failure patients. Journalof BiomedicalInformatics, 2023, 143:104427

5. 共同通讯作者(2/3):IncidenceofChildhood Type 1 Diabetes in Beijing During 2011–2020 and PredictedIncidencefor 2025–2035: A Multicenter, Hospitalization-Based Study. DiabetesTherapy,2023, 14(3):519-529

6. 共同通讯作者(2/2):Assessmentofcumulative cancer risk attributable to diagnostic X-ray radiation: alargecohort study. European Radiology, 2023, 33(3):1769-1778

7 共同通讯作者(1/2):Thereal-timeand patient-specific prediction for duration and recovery profileofcisatracurium based on deep learning models. Frontiers in Pharmacology, 2022,1:831149

8. 通讯作者:Improving the Performance of OutcomePredictionfor Inpatients with Acute Myocardial Infarction Based on Embedding RepresentationLearned from Electronic Medical Records: Development and Validation Study.Journal of Medical Internet Research. 2022. 24(8):e37486

9. 通讯作者:Sequential Data-Based PatientSimilarity Framework for PatientOutcome Prediction: Algorithm Development.Journal of Medical Internet Research.2022. 24(1):e30720

10. 通讯作者:Patient Representation fromStructured Electronic Medical Records Based on Embedding Technique: Developmentand Validation Study. JMIR Medical Informatics. 2021. 9(7):e19905

11. 通讯作者:Study on the Semi-supervisedLearning-based Patient Similarity from Heterogeneous Electronic Medical Records.BMC Medical Informatics and Decision Making. 2021. 21(S2):58

12. 通讯作者:Use of BERT (Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers)-based Deep Learning Method for Extracting Evidences inChinese Radiology Reports: Development of a Computer-Aided Liver CancerDiagnosis Framework. Journal of Medical Internet Research. 2021. 23(1):e19689


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学术型博士
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