邵立智
邮箱：lizhi_shao@tongji.edu.cn
研究方向：医学图像人工智能算法研究及其在肿瘤临床中的应用（医工交叉）
欢迎致力于人工智能研究及医学领域应用的同学联系与报考。研究组采用工科+医学合作模式（不需具备专业医学知识，强调“术业专攻”），长期邀请临床领域知名专家参与深度指导，提升医工交叉思维与研究能力。
指导或联合指导毕业研究生毕业去向：中国医学科学院北京协和医院（读博）、北京工业大学（读博）、郑州大学（读博）、中国医学科学院肿瘤医院（泌尿外科医师）、中国航天科技集团有限公司（工程师）、首都医科大学附属北京回龙观医院（影像科医师）等。
个人简介：
现任职同济大学计算机科学与技术学院，助理教授（特聘研究员）、博士生导师。博士研究生至今研究领域聚焦于医学图像人工智能算法研究及其在肿瘤临床中的应用，研究内容涉及：影像组学、影像病理组学、影像基础模型/图像-语言大模型和多模态医学图像智能体。东南大学计算机博士毕业，中科院自动化所博士后。先后任中科院自动化所助理研究员、安徽大学副教授。中国体视学学会青年托举人才，北京市青年托举人才。主持国自然面上、青年C、博士后面上等项目，并作为子课题负责人多次参与国家重点研发计划、重点项目等。以第一作者、通讯作者（含共同）分别在信息类和医学类 SCI 期刊发表论文十余篇，包含自然子刊Nature cancer、柳叶刀子刊Lancet Digital Health、精准医学类NPJ Digital Medicine、生物医学工程类 IEEE TBME、人工智能顶会 NeurIPS、计算机视觉顶会CVPR等。授权发明专利（中国）6项。2024年获北京市科学技术进步奖二等奖，多次作为共同执笔人参与专家共识、团体标准制定。所提人工智能辅助直肠癌新辅助疗效预测方法被中国临床肿瘤学会连续六年（2021~2026）写入中国临床肿瘤学会（CSCO）结直肠癌诊疗指南（中文临床肿瘤诊疗权威指南）。
多次作为骨干参与国家基金委、科技部、北京市科委等重点研发计划项目、重点项目等。与中国医学科学院北京协和医院、中国医学科学院肿瘤医院、北京大学第三医院、上海交通大学医学院附属仁济医院、中山大学肿瘤防治中心、南京医科大学附属第一医院、安徽医科大学第一附属医院等国内多家知名三甲医院的外科、影像科和病理科建立深度医工合作。
目前任中国体视学学会智慧医疗分会委员、中国老年保健协会泌尿系统增龄性疾病防治分会委员、北京市整合医学会人工智能与转化分会委员、安徽省抗癌协会放射放疗与免疫专委会常务委员。多模态病理智能诊断北京市重点实验室学术委员会成员。《Military Medical Research》（2024 IF=22.9）、《Brain-X》青年编委。《Nature Cancer》《IEEE TBE》《IEEE JBHI》《AIIM》等国际期刊审稿人。
工作与教育经历：
⟡2026/03至今，同济大学，计算机科学与技术学院，计算机科学与技术系，助理教授（特聘研究员）
⟡2024/8-2026/03，安徽大学，互联网学院，智能科学与技术系，副教授
⟡2022/8-2024/8，中国科学院自动化研究所，中国科学院分子影像重点实验室，助理研究员、博士后
⟡2019/2-2022/6，中国科学院自动化研究所，中国科学院分子影像重点实验室（田捷教授团队），联培
⟡2018/9-2022/7，东南大学，计算机科学与技术，工学博士
部分科研项目：
1)国家自然科学基金，面上项目，影像病理融合的异构图基础模型构建与局部晚期直肠癌新辅助疗效预测研究，42万元，2026.01至2029.12，在研，主持。
2)国家自然科学基金，青年科学基金项目，基于影像-病理域学习的前列腺导管内癌亚型预测研究，30万元，2024.01至2026.12，在研，主持。
3)中国博士后科学基金，面上资助，基于多源肿瘤图像融合学习的直肠癌新辅助治疗前疗效预测算法研究与临床应用，8万元，2023.01至2024.8，结题，主持。
4)中国科学院科技创新发展中心，概念验证项目，基于多注意力机制的前列腺癌影像病理关联学习与临床辅助诊断，3万元，2023.10至2023.12，结题，主持。
5)北京市科协，“高创计划”青年人才托举工程（原北京市青年托举人才），4万元，2026.01-2027.12，主持。
6)中国体视学学会，青年托举人才项目，2026.01-2027.12，主持。
7)科技部，国家重点研发计划“主动健康和人口老龄化科技应对”专项项目，前列腺增龄健康状态量化评估技术体系构建，300万元，2022.09至2025.12，在研，子课题负责人。
8)卫健委、财政部，中央高水平医院临床科研专项项目，基于三级淋巴结构病理及分子特征的胰腺癌预后预测模型构建与验证，480万元，2026.01至2028.12，在研，子课题负责人。
9)卫健委、财政部，中央高水平医院临床科研专项项目，基于多模态深度学习的慢性鼻窦炎的个体化精准诊疗策略研究，370万元，2026.01至2028.12，在研，子课题负责人。
10)广西壮族自治区科技厅，“赋能”行动计划（广西重点研发计划），构筑中国—东盟“泌尿健康数智桥”：基于大语言模型的AI数字医生系统，530万元，2025.11至2026.10，在研，子课题负责人
代表性研究成果：
（1）代表性论文（注：共同第一作者“＃”，通讯作者及共同通讯作者“*”）
1) Lizhi Shao#, Chao Liang#, Ye Yan#, Haibin Zhu#, Xiaoming Jiang, Meiling Bao, Pan Zang, Xiazi Huang, Hongyu Zhou, Pei Nie*, Liang Wang*, Jie Li*, Shudong Zhang*, Shancheng Ren*. An MRI–pathology foundation model for noninvasive diagnosis and grading of prostate cancer[J]. Nature Cancer, 2025. 6, 1621–1637. (2025 SCI IF=28.5， 中科院一区，Nature子刊）
2) Junxian Wu#, Xinyi Ke#, Xiaoming Jiang#, Huanwen Wu*, Youyong Kong*, Lizhi Shao*. Leveraging Tumor Heterogeneity: Heterogeneous Graph Representation Learning for Cancer Survival Prediction in Whole Slide Images [C]. Conference on Neural Information Processing Systems (NeuraIPS), 2025. 37: p. 64312-64337. (CCF推荐A类会议）
3) Lili Feng#, Zhenyu Liu#, Chaofeng Li#, Zhenhui Li#, Xiaoying Lou#, Lizhi Shao#, Yunlong Wang, Yan Huang, Haiyang Chen, Xiaolin Pang, Shuai Liu, Fang He, Jian Zheng, Xiaochun Meng, Peiyi Xie, Guanyu Yang, Yi Ding, Mingbiao Wei, Jingping Yun, Mien-Chie Hung*, Weihua Zhou, Daniel R Wahl, Ping Lan*, Jie Tian*, Xiangbo Wan*, Development and Validation of a Radiopathomics Prediction Model for Early Assessment of Pathological Complete Response for Locally Advanced Rectal Cancer: a multicenter, prospective study[J]. Lancet Digital Health, 2022, 4(1): e8～e17.（2022 SCI IF=30.8，中科院一区，被写入中国临床肿瘤学会（CSCO）2023、2024、2025结直肠癌诊疗指南，柳叶刀子刊）
4) Junxian Wu, Minheng Chen, Xinyi Ke, Tianwang Xun, Xiaoming Jiang*, Hongyu Zhou, Lizhi Shao*, Youyong Kong*. Learning Heterogeneous Tissues with Mixture of Experts for Gigapixel Whole Slide Images [C]. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), 2025: 5144-5153. (CCF推荐A类会议）
5) Xiaoming Jiang, Guoying Ji, Ye Yan, Xiongjun Ye, Chao Liang, Bao Li, Wei Wang, Shudong Zhang*, Lizhi Shao*. Context-aware heterogeneous graph neural network for multi-level description and invasiveness prediction in renal cell carcinoma[J]. Artificial Intelligence in Medicine, 2025: 103313. (2025 SCI IF=7.5, 中科院二区）
6) Guoying Ji#, Lizhi Shao#,*, Yihao Zhu#, Xuwen Li, Tianwang Xun, Junxian Wu, Yabo Zhai, Yuan Yuan, Xiaoming Jiang*, Xiongjun Ye*. Dual-domain contrastive learning for three-dimensional multi-parametric magnetic resonance imaging to end-to-end predict kidney cancer subtypes[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025,159:111759.（2025 SCI IF=8.1，中科院一区）
7) Tianwang Xun, Lei Su, Wenting Shang*, Di Dong*, Lizhi Shao*. GCESS: A two-phase generative learning framework for estimate molecular expression to cell detection and analysis[J]. Image and Vision Computing, 2025, 159: 105554. （2025 SCI IF=5.2，中科院二区）
8) Tianwang Xun, Ruiyu Li, Lei Su, Junxian Wu, Di Dong*, Wenting Shang*, Lizhi Shao*. MIHCGENER: A Framework for Multiple Immunohistochemical Image Generation Based on the Combination of Pathological Foundation Model and Generative Model[C]. 2025 IEEE 22nd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2025: 1-5. (EI会议，全文，Best paper)
9) Longjian Huang#, Lizhi Shao#, Meiling Bao#, Changsong Guo#, Zhuhong Shao, Xiazi Huang, Mingjing Wang*, Xiaoming Jiang*, Shengzhou Hu*. Federated learning with comparative learning-based dynamic parameter updating on glioma whole slide images[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 137: 109233.（2024 SCI IF=8.0，中科院一区）
指导学生学科竞赛获奖
1)第八届中国高校智能机器人创意大赛全国三等奖、安徽省一等奖（本科生组，项目名：医学大模型问诊平台项目，2025年，身份：指导教师，排名：1/1）
2)“华为杯”第七届中国研究生人工智能创新大赛全国三等奖（前列腺癌无创诊断与筛查智能解决方案，2025年，身份：指导教师，排名：1/2）
