李光，男，江苏徐州人，博士，讲师，硕士生导师; 2019年5月入职东南大学生物科学与医学工程学院，任讲师；主要研究领域为CT成像、模式识别、医学图像处理、医学人工智能。近年来在IEEE TIM、IEEE TMI、 IEEE TRPMS、 Medical Physics、 PMB等领域权威期刊上发表学术论文20余篇；论文Google Scholar总引用1000余次；申请国家发明专利20余项；主持或参与国家自然科学基金，国家重点研发计划子课题，江苏省重点研发计划及横向课题多项；曾获江苏省生物医学工程学会科技进步一等奖一项（排名第三）。
主要研究领域：
（1）CT成像，主要研究内容包括：纳米CT、相位CT、能谱CT等多种新型CT的成像理论、成像优化模型、CT系统集成和工业化应用；
（2）医学图像智能分析，主要研究内容包括：将计算机视觉、模式识别、人工智能等基础工具和模型用于医学图像处理，研究的课题包括医学图像智能分割和识别，多模态智能生成等；
（3）核磁共振成像，主要研究内容包括：磁共振成像和磁共振波谱成像；
（4）医学图像3D可视化：研究如何高效的对医学图像进行3D成像、配准、动态交互等。
工作经历：
2019-至今 东南大学 生物科学与医学工程学院 讲师
2016-2018, Rensselaer Polytechnic Institute，博士后(合作导师，Ge Wang, IEEE Fellow）
教育背景：
2011/03-2016/07, 东南大学生物医学工程学院，工学博士
2008/09-2011/03, 东南大学生物医学工程学院，工学硕士
2004/09-2008/06, 东南大学生物医学工程学院，工学学士
主持或参与科研项目情况：
1. 国家自然科学基金青年项目, 62001112, 基于多尺度信息融合的局部低剂量高分辨CT成像研究，2021/01-2023/12，主持
2. 国家重点研发子课题，2022YFF0710804，重大呼吸慢病动物模型生物样本库和多模分析数据库建立，2022/11-2026/10，项目骨干
3. 国家重点研发子课题，2017YFA0104302，干细胞移植示踪的影像分析技术，2017/07-2022/06，项目骨干
4. 江苏省重点研发计划，BE2021609，碘基增强Micro-CT成像术中检测口腔鳞癌切缘状态的研究，2021/06-2024/06，负责人
5. 横向课题，H202310721， 2023/11-2026/12，主持
6. 横向课题，H202210620， 2022/10-2025/09，主持
讲授课程：
1.《计算机科学基础I》，80学时，授课对象：本科生（秋季）
2.《计算机科学基础II》，80学时，授课对象：本科生（春季）
3.《机器学习与应用》，24/48学时，授课对象：本科生（秋季）
4.《计算机综合课程设计》，32学时，授课对象：本科生（短学期）
指导本科生获奖情况：
1.2024年第九届全国大学生生物医学工程创新设计竞赛 三等奖
近年发表期刊论文（#一作，*通讯作者）：
1. Ziteng Zhou, Guang Li*, Ning Gu. TASTE:Triple-attention with weighted skeletonized tversky loss for enhancing airway segmentation accuracy. Biomedical Signal Processing and Control, 2025.
2. Guang Li#*, Xinyu Huang, Xue Chen, Huiru Wang, Langrui Zhou, Xu Ji, Yang Chen, and Shouhua Luo. A Self-contained Calibration Scheme for Micro CT with Irregular Trajectories Based on Phantom Auto-measurement. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025.
3. Jiaming Liu, Guang Li#, Qingxian Zhao, and Shouhua Luo. Data Regularization for Streak Artifacts Removal in Self-Supervised Micro-CT Denoising. IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, 2025.
4. Guang Li#, Zhenhao Deng, Yongshuai Ge, and Shouhua Luo. HEAL: high-frequency enhanced and attention-guided learning network for sparse-view CT reconstruction. Bioengineering, 2024, 11(7): 646.
5. Langrui Zhou, and Guang Li*. Reliable multi-modal medical image-to-image translation independent of pixel-wise aligned data. Medical Physics，2024, 51(11): 8283-8301.
6. Guang Li#*, Xinhai Huang, Xinyu Huang, Yuan Zong, and Shouhua Luo. PIDNET: polar transformation based implicit disentanglement network for truncation artifacts. Entropy, 2024, 26(2): 101.
7. Guang Li#, Longyin Ji, Chenyu You, Shuai Gao, Langrui Zhou, Keshu Bai, Shouhua Luo, and Ning Gu. MARGANVAC: metal artifact reduction method based on generative adversarial network with variable constraints. Physics in Medicine & Biology, 2023, 68(20): 205005.
8. Guang Li#*,Xue Chen, Chenyu You, Xinhai Huang, Zhenhao Deng, and Shouhua Luo. A nonconvex model‐based combined geometric calibration scheme for micro cone‐beam CT with irregular trajectories. Medical Physics, 2023, 50(5): 2759-2774.
9. Jing Zhou, Guang Li#, Ruifeng Wang, Ruiyang Chen, and Shouhua Luo. A novel contrastive self-supervised learning framework for solving data imbalance in solder joint defect detection. Entropy, 2023, 25(2): 268.
10. Guang Li#, Shouhua Luo, Chenyu You, Matthew Getzin, Liang Zheng, Ge Wang and Ning Gu. A novel calibration method incorporating non-linear optimization and ball-bearing markers for cone-beam CT with a parameterized trajectory. Medical Physics, 2019, 46(1) : 152-164.
11. Chenyu You, Guang Li, Yi Zhang, Xiaoliu Zhang, Mengzhou Li, Shenghong Ju, Zhen Zhao, Zhuiyang Zhang, Wenxiang Cong, Michael W. Vannier, Punam K. Saha, Eric A. Hoffman, Ge Wang,CT super-resolution GAN constrained by the identical, residual, and cycle learning ensemble (GAN-CIRCLE). IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 39 (1) : 188-203
12. Guang Li#, Wenxiang Cong, James S. Michaelson, Hong Liu, Lars Gjesteby, and Ge Wang. Novel detection scheme for X-ray small-angle scattering. IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, 2018, 2(4) : 315.
13. Guang Li#, Shouhua Luo, Yuling Yan, and Ning Gu. A method of extending the depth of focus of the high-resolution X-ray imaging system employing optical lens and scintillator: a phantom study. Biomedical Engineering Online, 2015, 14(1) : 120.
指导硕士研究生毕业去向：
华为，虹软，阿里，百度，移动，东软等国内知名企业。
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