副研究员 硕士生导师
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所在单位：信息与控制工程学院
办公地点：文昌校区信控楼508
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卢兆林，男，山东济南人，2012年获计算机应用技术专业博士学位，2015年受聘中国矿业大学信控学院副教授，2019年9月至2020年8月任加拿大英属哥伦比亚大学访问学者，2021年7月至2024年3月在徐州市第一人民医院（中国矿业大学附属医院）挂职信息处副处长，2024年4月正式入职信息处，担任信息处处长职务。
近年来致力于医学影像AI识别及智慧诊疗研究，目前在国内外高水平期刊发表相关学术论文40余篇，其中SCI检索22篇（中科院一区top期刊4篇：IF 13.7、9.8、8.7、5.2）；担任Renewable Energy、Powder Technology、IEEE Access、西电学报等多个学术期刊审稿人；主持及参与国家自然科学基金项目4项，主持及参与省、市级自然科学基金项目8项，主持智慧医院相关横向项目3项；授权国家发明专利6项；获得省部级科技奖4项。
欢迎对医学图像诊断、图像处理的硕士研究生同学加入到我们的团队，也欢迎学有余力的本科生提前加入我们，提前感受学术氛围，跟着课题成长，产出属于自己的科研成果。请附简历邮箱联系：zhaolinlu@cumt.edu.cn
一．研究方向
1.医学图像处理：依托徐州市第一人民医院临床资源，面向医疗影像的“精准分割”与“精准检测”两大需求，开发适用于复杂场景的 AI 模型，为医生提供快速、可靠的辅助诊断工具。
1) 医学图像分割
2) 医学图像检测
2.图像质量评价：针对显微镜、CT 等设备获取的图像，研究无参考质量评估方法，实现“一键式”自动筛选，让高质量影像直达后续分析与诊断环节。
3.矿业图像分析：围绕煤炭洁净利用，利用图像智能解析技术完成煤粉粒度、煤岩特征的在线监测，为矿山选煤和工艺优化提供可视化数据支撑。
二．研究成果
[1] Zhu, X., Li, S., Bi, H., Guan, L., Liu, H., Lu, Z*. Automatic Choroid Segmentation and Thickness Measurement Based on Mixed Attention-guided Multiscale Feature Fusion Network[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2025.
[2] Lu Z, Liu T, Ni Y, et al. ChoroidSeg-ViT: A Transformer Model for Choroid Layer Segmentation Based on a Mixed Attention Feature Enhancement Mechanism[J]. Translational Vision Science & Technology, 2024, 13(9): 7-7.
[3] Lu Z, Liu F, Wang L, et al. A Novel Lung Nodule Detection and Recognition Model Based on Deep Learning[J]. IEEE Access, 2024.
[4] Liu Y, Zheng Y, Zhu X, et al. Lightweight Real-Time Detection and Recognition Model of Intraocular Foreign Bodies Fused With a Feature Pyramid Mechanism[J]. IEEE Access, 2023, 11: 130803-130814.
[5] Li X, Li S, Dong L, et al. An image segmentation method of pulverized coal for particle size analysis[J]. International Journal of Mining Science and Technology, 2023, 33(9): 1181-1192.
[6] Wang H, Li S, Ding J, et al. SEM image quality assessment based on intuitive morphology and deep semantic features[J]. IEEE Access, 2022, 10: 111377-111388.
[7] Lu Z, Zhang Z, Wang Y, et al. SEM image quality assessment based on texture inpainting[J]. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 2021, 104(2): 341-345.
团队目前在读硕士研究生9名、博士研究生 2 名。
在临床合作方面，团队与人民医院建立了深度协同的产学研合作机制，能够联合临床医师开展标准化医学数据采集及临床转化研究，为课题临床适用性与可行性提供了关键支撑。
在科研平台建设上，团队配备了总价值数十万元的高性能GPU服务器，具备强大的并行计算与数据处理能力，可充分满足大规模预训练模型开发、医学图像分割与识别、多模态数据融合分析等前沿课题的算力需求。
团队与武汉大学、浙江大学等国内顶尖高校的相关领域研究团队保持着长期稳定的学术交流与科研合作关系，对于科研能力突出、学术表现优异的团队成员，可依托上述合作资源推荐至合作高校继续攻读更高学位或开展联合培养，为人才的长远发展搭建了优质平台。
