个人简历
教育经历： 1997/9 - 2003/4，南京航空航天大学，精密仪器及机械，硕士、博士 1986/9 - 1990/7，四川大学（原成都科技大学），自动控制，学士工作经历： 2013/5 - 至今 南京航空航天大学，自动化学院，教授 2009/8-2010/8 美国Washington University in St.louis,访问学者 2005/10-2005/12 澳大利亚，Swinburn University, 访问学者 2003/6-2005/6 东南大学生物医学工程系， 博士后 1993/7-1997/8 南京药械厂 1990/7-1993/7 四川维尼厂专利授权：陈春晓；李东升；李建飞；一维频谱曲线法估计散焦点扩散函数，2017-07-21，中国，ZL 201710599574.9陈春晓；李建飞；董琰彪；多光谱立体视觉内窥装置及图像融合方法，2017-12-04，中国，ZL 201711258979.2.专利申请：陈春晓；徐俊琪；陈志颖；一种内窥OCT-Raman双模成像装置及成像方法承担和参与的科研项目情况：国家自然科学基金(61171059):基于多模态的立体电视视疲劳评估应用基础研究 863项目：多阶段发酵法生产他克莫司的技术研究 国家自然科学基金重点项目：构建多功能分子影像探针及其在内皮组细胞活体示踪的应用 国家自然科学基金项目:基于磁力驱动的非接触式力触觉再现方法和建模理论研究 国家自然科学基金项目:基于静-动态耦合模型的生物发光层析成像的适定性与正则化方法研究 校级项目：多模态小动物生物发光断层成像仪研制 校级项目：生物发光断层成像中光子传输理论涉及的数理问题 近年来主持横向课题:基于GPU的Micro MRI小动物图像处理与分析系统质谱仪网络功能设计开发开放式及内窥式荧光手术引导系统系列产品的开发乳腺肿瘤超声图像特征提取及分级研究实验动物感兴趣区磁共振图像三维可视化及定量分析基于人工智能的早产儿视网膜疾病智能分析系统多模态小动物生物发光断层成像仪研制 生物发光断层成像中光子传输理论涉及的数理问题 教育经历2000.42003.6南京航空航天大学精密仪器及机械工学博士学位1997.92000.3南京航空航天大学精密仪器及机械工学硕士学位1986.91990.7成都科技大学自动控制工学学士学位科研项目荧光影像成像软件系统设计与开发三期诺源光学成像软件系统设计与开发二期近**光成像软件系统设计与开发单通道光谱成像仪图像分析系统眼底视网膜血管分析系统快速药敏检测系统软件设计与实现多光谱成像仪软件系统的设计与开发实验动物感兴趣区磁共振图像三维可视化及定量分析实验动物感兴趣区磁共振图像三维可视化及定量分析项目开发项目开发载药纳米微泡动力学特性的研究基于GPU的MICROMRI小动物图像处理与分析系统功能性磁共振对人脑记忆系统的定位研究多阶段发酵法生产他克莫司的技术研究基于多模态的立体电视视疲劳评估应用基础研究“微分迁移谱-质谱快速检测仪”网络功能设计开发J0776-PT7TMRI小动物应用软件分析授课信息医学图像处理 /2020-2021 /春学期 /36课时 /0.0学分 /03402050.01医学图像处理 /2020-2021 /春学期 /36课时 /0.0学分 /03402050医学图像处理 /2018-2019 /春学期 /42课时 /0.0学分 /03403170
研究领域
学科研究方向一：生物医学工程医学图像处理、生物医学信号处理和医疗仪器的开发。1、开发了基于立体显示的三维医学影像系统，实现不需要佩戴立体眼镜便可观察具有物理景深和心理景深的三维影像，在辅助手术导航及手术计划方面有重要的作用。2、内窥镜图像三维重建的研究。利用CCD获得的二维运动图像重建三维的内窥镜图像，实现对病灶的定量描述。该技术还可应用于体育与娱乐节目直播、立体电视与广告、游戏与动漫、虚拟现实、动感监控、实时战场立体环境重构等多个领域。3、三维光学成像系统的研究。利用CCD获得小动物体表光强分布，重建体内光源的大小和位置。4.开发了开放式及内窥式荧光手术引导系统系列产品，可增强手术靶目标，引导外科医生快速、精确手术。6.基于人工智能的医学图像处理，图像分割、疾病的分类。学科研究方向二：仪器科学与技术(生物医学信息与仪器)"生物医学工程"
近期论文
[1] Xue Fu, Chunxiao Chen*, Dongsheng Li. Survival prediction of patients suffering from glioblastoma based on two-branch DenseNet using multi-channel features. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2021,16(2), 207-217[2]Jianfei Li, Dongsheng Li, Chunxiao Chen*, Qiang Yan，Xiong Lu．A dual-residual network for JPEG compression artifacts reduction compression artifacts reduction. Singal, Image and Video Processing. 2021,15:485-491[3] Dongsheng Li, chunxiao Chen*, Jianfei Li, Liang Wang. Dense gate network for biomedical image segmentation. International journal of computer assisted radiology and surgery, 2020, 15(8): 1247-1255.[4] Dongsheng Li, Chunxiao Chen*, Jianfei Li, Qiang Yan. Reconstruction of fluorescence molecular tomography based on graph convolution networks. Journal of Optics. J. Opt. Published 2 March 2020. 2020, 22, 045602:1-10.[5] 李建飞，陈春晓*，王亮。基于双树复小波和频域U-net的多光谱图像融合方法。生物医学工程研究。2020，39（2）：145-150[6] 杨俊豪，李东升，陈春晓*，闫强，陆熊。基于生成对抗网络的乳腺癌组织病理图像样本均衡化。生物医学工程研究，2020，39（2）161-166[7]Xue Fu, Chunxiao Chen*, Dongsheng Li. Multi‑branch Residual Network Applied to Predict the Three‑Year Survival of Patients with Glioblastoma. Journal of Medical and Biological Engineering. 2020，40:655-662[8] Qiang Ju,* Shouhua Luo, Chunxiao Chen, Zhenlan Fang, Shengkai Gao, Gong Chen, Xueyuan Chen, and Ning Gu*.Single-Irradiation Simultaneous Dual-Modal Bioimaging Using Nanostructure Scintillators as Single Contrast Agent. Advanced healthcare materials.2019, [9] Qingyang Zang, Dongsheng Li, Chunxiao Chen*, Jianfei Li. Optical - CT Dual-Modality Mapping Base on DRR Registration. Molecular & Cellular Biomechanics 2019，16（4）：253-263 [10] 崔建良，李建飞，陈春晓*，姜睿林。基于CNNC的卷积神经网络图像压缩方法.生物医学工程研究。2019， 38（4）415-419[11]王章立，陈春晓*，陆熊，李东升。 基于压缩感知的三维荧光成像欠定性问题的研究。生物医学工程研究。2018，37（1）：66-70[12]董琰彪，陈春晓*，李杰。改进的拉普拉斯金字塔多光谱术中引导快速融合算法。生物医学工程研究。2018，37（1）：77-81[13] Chunxiao Chen *, Jing Wang, Xiong Lu, Yupin Liu, Xin Chen. Assessment of 3DTV-related fatigue with resting-state fMRI. Signal Processing: Image Communication.2018,64:99-106 IF：2.814（2018）[14] Chunxiao Chen *, Jian Li, Xiong Lu. Multiscale entropy-based analysis and processing of EEG signal. Measurement. 2018,125:432-437 [15] Chunxiao Chen*, Jing Wang, Jian Li, Xiong Lu. EEG-based Mental Fatigue Trend During Watching 3DTV. International Conference on Biological Information and Biomedical Engineering (BIBE 2018),page 58-61,July 6-8, ShangHai, China[16] Ruihan Zhang, Junhao Yang, Chunxiao Chen*. Tumor Cell Identification in Ki-67 Images on Deep Learning. Molecular & Cellular Biomechanics. 2018,15(3):177-187[17] Junhao Yang, Chunxiao Chen*, Qingyang Zang, Jianfei Li. Image Recognition of Breast Tumor Proliferation Level Based on Convolution Neural Network. Molecular & Cellular Biomechanics. 2018,15(4):203-214[18]臧表杨，陈春晓*，杨俊豪，李东升。基于块稀疏贝叶斯学习的多目标动态荧光分子重建。生物医学工程研究。2018，37（4）：454-459[19] 阚星星, 陈春晓*, 王章立. 基于荧光断层成像-CT双模态光源可行区选取方法[J]. 中国医疗器械杂志, 2017, 41(1):9-12.[20] 李健，陈国镇，陈春晓*. 基于脑电信号溯源分析的观看3D电视导致大脑疲劳研究.中国生物医学工程学报[J]. 2017(36):35-41.[21] Chunxiao Chen*, Jing Wang, Yupin Liu, Xin Chen. Using Bold-fMRI to detect cortical areas and visual fatigue related to stereoscopic vision. Displays, 2017,50:14-20. [22] Chunxiao Chen*, Jing Wang, Yupin Liu, Xin Chen. Analyzing fatigue in prolonged watching of 3DTV with ReHo approach. Journal of the Society for Information Display,2017,25(8):524-530 [23] Jian Li, Chunxiao Chen*, Yuping Liu, Xin Chen. Small-world brain functional network altered by watching 2D/3DTV. Journal of Visual Communication & Image Representation. 2016, 38:433-439[24] Chunxiao Chen*， Gao Liu，Jing Wang，Gail Sudlow. Shape-based Automatic Detection of Pectoral Muscle Boundaryin Mammograms. Journal of Medical & Biological Engineering, 2015, 35:315-322[25] Chunxiao Chen*, Jing Wang, Kun Li, Yuping Liu, Xin Chen. Visual fatigue caused by watching 3DTV: an fMRI study. BioMedical Engineering OnLine. 2015, 14(Suppl 1):S12[1]陈春晓,陈春晓,陈春晓等.Optical-CT Dual-Modality Mapping Base on DRR Registration.Molecular & Cellular Biomechanics,2019[2]陈春晓,陈春晓,陈春晓等.基于CNNC的卷积神经网络图像压缩方法.生物医学工程研究,2019[3]陈春晓,,等.Image recognition of breast tumor proliferation level based on convolution neural network.MCB Mol. Cell. Biomech.,2018[4]陈春晓,,等.Tumor cell identification in Ki-67 images on deep learning.MCB Mol. Cell. Biomech.,2018[5]陈春晓,陈春晓,陈春晓等.Tumor Cell Identification in Ki-67 Images on Deep Learning.Molecular & Cellular Biomechanics,2018[6]陈春晓,,等.Assessment of 3DTV-related fatigue with resting-state fMRI.Signal Processing: Image Commuication,2018[7]陈春晓,,等.基于块稀疏贝叶斯学习的多目标动态荧光分子重建.生物医学工程研究,2018[8]陈春晓,,等.Multiscale entropy-based analysis and processing of EEG signal during watching 3DTV.Measurement,2018[9]陈春晓,,等.EEG-based Mental Fatigue Trend During Watching 3DTV. 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