专注于医学超声成像与诊断新方法研究

罗建文教授长期专注于医学超声成像的方法研究，特别是超声弹性成像及心血管疾病与肝纤维化诊断新方法的研究。近年来，进一步开展了超快速超声多普勒血流成像、超声脑功能成像、超分辨率超声成像、基于深度学习的超声成像与图像分析研究。

（1）超声弹性成像方法

提出了基于编码激励、压缩感知、并行发射等技术的新型超声成像序列，以及基于自监督深度学习的图像重建方法，提高了超声成像的帧频与图像质量。提出了弹性成像新算法，在保证高精度的同时，计算速度提高1-2个数量级。提出了脉搏波成像、颈动脉弹性成像、血管横截面剪切波成像、心肌弹性成像、心脏机电波成像等多种心血管弹性成像新方法，可望用于心血管疾病的早期诊断与筛查。合作研发了亚太地区首台肝脏瞬时弹性成像设备，国内外累积装机4500多台，覆盖60多个国家/地区，国内细分市场份额70%。

（2）超声微血管成像方法

开展了超快速超声多普勒血流成像、超声脑功能成像、超分辨率超声成像的研究。提出了多种波束合成方法与图像处理算法，提高了超声微血管成像的分辨率、对比度与信噪比。提出了基于深度学习的超分辨率超声成像算法，提高了成像质量与计算速度。

（3）医学图像智能分析

提出了基于弱监督深度学习的超声图像病灶分割算法；提出了基于影像组学和深度学习的疾病分类或分级诊断算法；提出了基于无监督深度学习的多标记生物显微图像配准算法，在ANHIR和ACROBAT两个公开数据集中均排名第一。

1. Chen Y, Fang B, Li H, Huang L, Luo J*. Ultrafast online clutter filtering for ultrasound microvascular imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging 2025, 44(5): 2477-2491.

2. Wei X, Ge L, Huang L, Luo J*, Xu Y*. Unsupervised non-rigid histological image registration guided by keypoint correspondences based on learnable deep features with iterative training. IEEE Transactions on Medical Imaging 2025, 44(1): 447-461.

3. Ge L, Wei X, Hao Y, Luo J*, Xu Y*. Unsupervised histological image registration using structural feature guided convolutional neural network. IEEE Transactions on Medical Imaging 2022, 41(9): 2414 - 2431.

4. Li Y, Liu Y, Huang L, Wang Z*, Luo J*. Deep weakly-supervised breast tumor segmentation in ultrasound images with explicit anatomical constraints. Medical Image Analysis 2022, 76: 102315.

5. Chen Y, Liu J, Luo X*, Luo J*. ApodNet: Learning for high frame rate synthetic transmit aperture ultrasound imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging 2021, 40(11): 3190-3204.

6. Zhang J, He Q, Xiao Y, Zheng H, Wang C*, Luo J*. Ultrasound image reconstruction from plane wave radio-frequency dataset by self-supervised deep neural network. Medical Image Analysis 2021, 70, 102018.

7. Liu X*, Zhou T, Lu M, Yang Y, He Q, Luo J*. Deep learning for ultrasound localization microscopy. IEEE Transactions on Medical Imaging 2020, 39(10): 3064-3078.

8. Liu J, He Q, Luo J*. A compressed sensing strategy for synthetic transmit aperture ultrasound imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging 2017, 36(4): 878-891.

9. Zhang G, Pu H, He W, Liu F, Luo J*, Bai J. Bayesian framework based direct reconstruction of fluorescence parametric images. IEEE Transactions on Medical Imaging 2015, 34(6): 1378-1391.

10. Luo J, Konofagou EE. A fast normalized cross-correlation calculation method for motion estimation. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 2010, 57(6): 1347-1357 (Top 1 cited paper in IEEE TUFFC 2010).

学术荣誉与奖励

2024 IEEE UFFC Editorial Excellence Award

2022 中华医学科技奖医学科学技术奖二等奖，无创肝纤维化诊断系统的关键技术创新与推广应用（排名1/9）

2021 中国生物医学工程学会黄家驷生物医学工程奖技术发明类二等奖，基于超声瞬时弹性成像的无创肝纤维化诊断系统（排名1/6）

2021 中国图象图形学学会技术发明奖二等奖，基于超声瞬时弹性成像的无创肝纤维化诊断系统（排名1/6）

2019 江苏省科学技术奖二等奖，基于影像引导的无创肝纤维化诊断系统研发及产业化（排名2/6）

2005 清华大学优秀博士毕业生

开设课程

现代数字信号处理

医学影像前沿与实践

其他社会职务

中国超声医学工程学会仪器开发专业委员会副主任委员

中国生物医学工程学会医学超声工程分会副主任委员

中国图学学会医学图像与设备专业委员会副主任委员

中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会常务委员

中国声学学会生物医学超声工程分会常务委员

中国医学装备协会超声装备分会常务委员

发明专利

1. Luo J, Liu J, He Q. Method and device for ultrasonic imaging by synthetic focusing. United States Patent. US11307297B2.

2. 罗建文, 刘敬, 何琼. 合成聚焦超声成像方法和装置. 中国发明专利. 专利号ZL201510142749.4.

3. 罗建文, 王媛媛, 何琼, 高孟泽. 一种超声图像定量评估方法, 中国发明专利. 专利号ZL 202110117792. 0.

4. 罗建文, 王媛媛, 何琼, 高孟泽. 一种超声图像定量评估方法, 中国发明专利. 专利号ZL202110117779. 5.

5. 罗建文, 黄俐杰, 何琼. 一种超声微血流成像的信号处理方法和系统. 中国发明专利. 专利号 ZL202210241617. 7

6. 罗建文,张经科, 何琼. 超声图像重建方法、系统、设备及介质. 中国发明专利. 专利号ZL 202210814598. 2

实验室微信公众号：muse_lab_thu