个人简历苗世迪，哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，教授，博士后，硕士研究生导师，教育部学位中心评审专家，黑龙江省自然科学基金评审专家，中国计算机学会（ CCF）会员，黑龙江省计算机学会智慧医疗专业委员会执行委员，Frontiers in Bioengineering and Biotechnology，上海交通大学学报（英文版）等期刊审稿专家。主持及主要参与国家级、省部级项目20余项，出版学术专著2部，申请发明专利10余项，以第一作者/通讯作者在Top期刊、CCF推荐高水平期刊及领域内顶级国际会议等发表学术论文40余篇，累计影响因子220.08。主要研究方向为医学大数据分析，医学影像处理，癌症预测建模。以哈尔滨医科大学附属肿瘤医院为主中心，开展基于医学影像分析的癌症预测多中心研究。 教育经历哈尔滨理工大学，博士，博士后。 工作经历
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，教授
研究方向人工智能： 机器学习，深度学习，数据挖掘，机器视觉，统计学 智慧医疗： 临床病历数据挖掘，医学影像分析，癌症预测建模，疾病关联性分析 承担项目教学工作招生信息已指导硕士研究生28人，毕业14人，毕业生大部分在电子科技大学、大连理工大学等985院校攻读博士，部分在高校、京东、阿里巴巴、中国银行、中国建行等从事人工智能相关行业。 每年拟招收硕士研究生（学硕及专硕）3-5名。 课题组与三甲医院长期合作研究，欢迎对智慧医疗方向感兴趣的优秀学生加入！ 如果有继续攻读博士研究生的远大志向，加入我课题组是个非常正确的选择! 对你的期望：端正的态度，清澈的思想，良好的情商。 有python和统计学基础、英语水平高者优先。 专利成果出版著作发表论文近三年以第一作者发表的SCI论文 1. Shidi Miao*, Yuyang Jiang, Wenjuan Huang, et al. SCLResNet and DSAF: A self-supervised contrastive learning and deep self-attention fusion-based multimodal network for predicting central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma[J]. Artificial Intelligence In Medicine, 2025, 170:103280.（中科院2区TOP，IF 6.2） 2. Shidi Miao*, Mengzhuo Sun, Beibei Zhang, et al. Multimodal deep learning: tumor and visceral fat impact on colorectal cancer occult peritoneal metastasis[J]. European Radiology, 2025: 1-11.（中科院2区TOP，IF 4.7） 3. Shidi Miao*, Qifan Xuan, Wenjuan Huang, et al. Multi-region nomogram for predicting central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma using multimodal imaging: A multicenter study[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2025, 261: 108608.（中科院2区TOP，IF 4.8） 4. Shidi Miao*, Mengzhuo Sun, Xuemeng Li, et al. Deep Learning-Based Prediction of Microvascular Invasion and Survival Outcomes in Hepatocellular Carcinoma Using Dual-phase CT Imaging of Tumors and Lesser Omental Adipose: A Multicenter Study[J]. Academic Radiology, 2025, 32(10):5789-5801. （中科院2区，IF 3.9） 5. Shidi Miao*, Qi Dong, Le Liu, et al. Dual biomarkers CT-based deep learning model incorporating intrathoracic fat for discriminating benign and malignant pulmonary nodules in multi-center cohorts[J]. Physica Medica, 2025, 129: 104877.（中科院3区，IF 2.7） 6. Shidi Miao*, Yuyang Jiang, Shikai Mu, et al. A Deep Learning-Based Multi-perspective Pulmonary Nodule Classification Incorporating Mediastinal Fat: A Multicenter Study[J]. Journal of Medical and Biological Engineering, 2025, 45(2): 285-297.（中科院4区，IF 1.7） 7. Shidi Miao*, Qifan Xuan, Qingchun Jia, et al. Deep learning-based CT image for pulmonary nodule classification with intrathoracic fat: A multicenter study[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2025, 100: 106938.（中科院2区，IF 4.9） 8. Shidi Miao*, Qifan Xuan, Hanbing Xie, et al. An Integrated Nomogram Combining Deep Learning and Radiomics for Predicting Malignancy of Pulmonary Nodules Using CT‐Derived Nodules and Adipose Tissue: A Multicenter Study[J]. Cancer Medicine, 2024, 13(21): e70372.（中科院3区，IF 3.1） 9. Shidi Miao*, Haobo Jia, Wenjuan Huang, et al. Subcutaneous fat predicts bone metastasis in breast cancer: A novel multimodality-based deep learning model[J]. Cancer Biomarkers, 2024, 39(3): 171-185.（中科院4区，IF 1.9） 10. Shidi Miao*, Yunfei An, Pingping Liu, et al. Pectoralis muscle predicts distant metastases in breast cancer by deep learning radiomics[J]. Acta Radiologica, 2023, 64(9): 2561-2569.（中科院4区，IF 1.1） 11.Shidi Miao*, Haobo Jia, Ke Cheng, et al. Deep learning radiomics under multimodality explore association between muscle/fat and metastasis and survival in breast cancer patients[J]. Briefings in bioinformatics, 2022, 23(6): bbac432.（中科院1区TOP，IF 7.7） 荣誉称号 |