• 柏晨

    副研究员
  • 学历:博士研究生
  • 学科:物理学-光学
  • 电话:029-88887613-8042
  • 邮箱:baichen@opt.ac.cn
  • 地址:西安市高新区新型工业园信息大道17号
  • 邮编:710119

简历介绍:

柏晨,男,副研究员,2018年毕业于西安交通大学,博士研究生学历,中科院青年创新促进会会员。近5年来主要从事高空时分辨和超分辨计算成像技术与转化等方面的关键技术研究,对压缩感知理论和深度学习技术在智能光学显微成像方面进行了深入探索。先后主持国家自然科学基金青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目、陕西省重点研发计划项目等基金/项目6项,参与申请并实施国家重点研发计划-数字诊疗装备研发项目、国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目等基金/项目2项。

迄今为止,在IEEE T. Bio-Med. Eng.,Opt. Lett.,Opt. Express等国际著名期刊发表系列文章;申请专利及软件著作权10余项;撰写中文学术专著1章(国家科学技术学术著作出版基金资助);合作撰写英文学术专著2章(Springer出版);担任Opt. Lett.、Opt. Express、IEEE Photonic Tech. L.等期刊审稿人。

研究方向:

1.智能显微成像:基于深度学习/压缩感知等光学显微信息获取与成像应用

2.生物、医学光学:活体/离体快速三维成像技术、病理/目标成分的智能分析诊断等

主持基金/项目:

1.中科院青年创新促进会项目,智能光学显微成像研究,2021.04-2024.12,80万

2.国家自然科学基金青年基金项目,基于深度学习-压缩感知网络的大视场三维散射计算成像研究,2020.01-2022.12,23万

3.陕西省重点研发计划项目,基于深度学习的三维大视场计算显微成像系统研究,2020.01-2021.12,15万

4.西安市博士后创新基地资助项目,基于计算成像的三维光学显微成像系统研究,2020.01-2021.12,15万

5.中国博士后科学基金面上资助,深层卷积压缩感知框架下的三维彩色散射计算成像研究,2019.11-2020.12,8万元

6.瞬态光学与光子技术国家重点实验室自主研究课题,计算成像技术及其在光学显微成像中的应用研究,2019.08-2020.12,80万

代表论著:

1.Chen Bai#, Jia Qian#, Shipei Dang, et al., “Full-color optically-sectioned imaging by wide-field microscopy via deep-learning,” Biomed. Opt. Express, 11(5): 2619-2632 (2020).

2.Chen Bai, Xianghua Yu, Tong Peng, et al., “3D imaging restoration of spinning-disk confocal microscopy via deep learning,” IEEE Photonic Tech. L., 32(18): 1131-1134 (2020).

3.Chen Bai#, Chao Liu#, Hao Jia, et al., “Compressed blind deconvolution and denoising for complementary beam subtraction light-sheet fluorescence microscopy,” IEEE T. Bio-Med. Eng. 66(10), 2979-2989 (2019).

4.Chen Bai#, Meiling Zhou#, Junwei Min, et al., “Robust contrast-transfer-function phase retrieval via flexible deep learning networks,” Opt. Lett., 44(21): 5141-5144 (2019).

5.Chen Bai, Chao Liu, Xianghua Yu, et al., “Imaging enhancement of light-sheet fluorescence microscopy via deep learning,” IEEE Photonic Tech. L., 31(22): 1803-1806 (2019).

6.Chen Bai, Meiling Ji, Ayach Bouakaz, et al., “Design and characterization of an acoustically and structurally matched 3-D-printed model for transcranial ultrasound imaging,” IEEE T. Ultrason. Ferr., 65(5): 741-748 (2018).

7.Chen Bai, Shanshan Xu, Junbo Duan, et al., “Pulse-inversion subharmonic ultrafast active cavitation imaging in tissue using fast eigenspace-based adaptive beamforming and cavitation deconvolution,” IEEE T. Ultrason. Ferr., 64(8): 1175-1193 (2017).