党豪，男，博士，副教授，硕士研究生导师河南中医药大学仲景青年学者，河南省高等学校青年骨干教师。

现主要从事医学图像分析、生物特征识别、中医药人工智能等医工交叉研究工作。现主持河南省科技厅科技攻关等省级科研项目3项；河南省教育厅高等学校重点研发等厅级项目3项；以河南中医药大学负责人身份，承担2024陕西省关键核心技术攻关项目子任务1项；参与国家重点研发专项等国家级项目2项；在国际知名期刊和会议上发表学术论文20余篇；目前担任Journal of Artificial Intelligence for Medical Sciences《医学人工智能（英文）》/iRADIOLOGY《智能影像学（英文），中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊》期刊青年编委、中国民族医药学会大数据与人工智能分会常务理事、中国中医药信息学会人工智能分会理事、河南数理医学学会理事。指导学生荣获第十七届“挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛主赛道一等奖、第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛人工智能+赛道全国二等奖。 

通讯地址：河南省郑州市莲花街100号 

电子邮箱：danglee@hactcm.edu.cn

教育与工作经历

2009.09-2013.06 宁夏大学 数学与应用数学专业 学士学位

2013.09-2016.06 河南工业大学 模式识别与智能系统专业 硕士学位

2016.09-2021.06 北京邮电大学 控制科学与工程专业 博士学位

2021.09-2022.03 河南中医药大学 讲师

2022.04-至 今       河南中医药大学 副教授

实验室和科研团队简介

本团队致力于将机器视觉、三维扫描、人工智能等技术与中药品质分析、舌象分析等中医药相关领域的交叉研究。通过现代技术，快速对中药材、舌象等中医药的品质、形状、尺寸等信息进行智能化感知。

研究领域与方向

1.医学影像分析。该领域致力于开发算法模型，以辅助医生实现疾病的早期检测、病灶分割、病情分级及治疗评估，核心任务包括影像分类、目标检测、语义分割与多模态融合等。通过深度学习等方法，该研究旨在提升诊断效率与准确性，减少主观误差，并探索影像特征与临床预后之间的关联，最终推动精准医疗和个性化治疗的发展。

2.中医药人工智能。通过机器学习、自然语言处理及数据挖掘等方法，对中医药知识体系进行数字化解析与智能化应用。该方向主要研究包括：中医辨证的智能辅助模型构建、中药方剂配伍规律挖掘、古籍文献知识图谱构建、舌诊脉诊等四诊信息的客观化分析，以及基于临床数据的中医药疗效评价与预测。其目标是提升中医药诊疗的标准化与个性化水平，促进中医药知识的传承、创新与现代化发展，并为中西医结合提供数据驱动的决策支持。

研究成果

（一）主持的科研项目

1. 2025河南省重点研发与推广专项（科技攻关）（252102311276），面向心脑血管疾病的多模态数据病证结合中医智能诊断方法研究，10万，主持，在研;

2. 2025年陕西省重点研发计划（CSKFJJ-2025-13），基于多模态影像融合的冠状动脉粥样硬化心脏病人工智能诊断与预警设备研制，10万，子任务负责人，在研;

3. 2025年度河南省高等学校重点科研项目计划（25B520002），多模态影像融合技术在冠心病智能诊断中的应用研究，3万，主持，在研;

4. 2025年河工大复杂性科学研究院开放基金（CSKFJJ-2025-13），基于多模态数据的心脑血管疾病病证结合的风险中医预警模型研究，10万，主持，在研;

5.2022年河南省重点研发与推广专项（科技攻关）（222102210028），面向冠脉造影图像的血管树精准分割及其病变检测算法研究，10万，主持，结项;

（二）代表著作与论文

代表性论文：

[1] Exploring a Novel Conv-Transformer Network for Multi-Modality Heart Segmentation, Iradiology, 10,2025, doi.org/10.1002/ird3.70028 (EI检索, ESCI收录, 中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊).

[2]一种基于联合蒸馏的乳腺超声影像肿瘤分割模型, 生物医学工程学杂志, 42, 01, 2025. (EI/北核双检索,2023年入选中国科协图象图形领域高质量科技期刊T2区，2024年入选生物医学工程领域高质量科技期刊T2区).

[3]PEDNet: A Plain and Efficient Knowledge Distillation Network for Breast Tumor Ultrasound Image Classification, 2024 International Conference on Intelligent Computing (ICIC, CCF C类会议), 208:124-135, 被邀请为大会oral报告.

[4]LightVessel: Exploring Lightweight Coronary Artery Vessel Segmentation via Similarity Knowledge Distillation, 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP, CCF B类国际会议), Rhodes Island, Greece, pp. 1-5, 2023 doi: 10.1109/ICASSP49357.2023.10094696.

[5] LightBTSeg: A Lightweight Breast Tumor Segmentation Model Using Ultrasound Images via Dual-Path Joint Knowledge Distillation, 2023 China Automation Congress (CAC, CAA推荐A类会议), Chongqing, China, 3841-3847, 2023.

[6] LVSegNet: A Novel Deep Learning-Based Framework for Left Ventricle Automatic Segmentation Using Magnetic Resonance Imaging, Computer Communications, 208:124-135, 2023. (SCI, 中科院3区，JCR Q1, IF:6.0, CCF 推荐C类期刊).

[7] A Lightweight Network for Accurate Coronary Artery Segmentation using X-Ray Angiograms, Frontiers in Public Health, 10, 2022. (SCI, 中科院3区，JCR Q2, IF:3.4).

[8] Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images, Journal of Visual Communication and Image Representation, 77, 4, 2021.(SCI, 中科院4区，JCR Q2, IF:2.6).