一、主要研究方向

放射治疗辐射剂量计算、基于人工智能的医学图像处理、自适应放射治疗中的关键技术研究

二、个人简历

2018年本科毕业于西安交通大学，2023年在中国科学技术大学完成硕博连读，于2023年6月取得核科学与技术博士学位。2023年-2025年在中国科学技术大学核医学物理研究所完成了博士后工作，研究领域包括人工智能子在肿瘤放射治疗中的应用、蒙特卡罗剂量计算、浅层X射线治疗等方向，合作发表20余篇期刊论文，授权专利2项，软件著作权6项，参加国际医学物理会议做口头报告4次，并入选美国2024年AAPM Cameron十佳优秀论文，参与国家自然科学基金面上项目、安徽省重点研究与开发项目和合肥区域性疾病联合研究中心科研项目。目前，担任《Physica Medica》、《Journal of Applied Clinical Medical Physics》、《Frontiers in Oncology》、《Machine Learning: Science and Technology》、《中华放射肿瘤学》等期刊的审稿专家。

三、代表性成果（论文/专利/专著等）

已发表期刊论文

[1]. Chang Y, Liang Y, Wu H, Li L, Yang B, Jiang L, Ren Q, Pei X. Adaptive assessment based on fractional CBCT images for cervical cancer. J Appl Clin Med Phys. 2024 Oct;25(10):e14462.

[2]. Chang Y, Liang Y, Yang B, Qiu J, Pei X, Xu XG. Dosimetric comparison of deformable image registration and synthetic CT generation based on CBCT images for organs at risk in cervical cancer radiotherapy [J]. Radiation Oncology, 18, 3 (2023).

[3]. Chang Y, Wang Z, Peng Z, Zhou J, Pi Y, Xu XG, Pei X. Clinical application and Improvement of a CNN-based Autosegmentation model for clinical target volumes in cervical cancer radiotherapy [J]. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 2021, 22(11), 115-125.

[4]. Chang Y, Wang X, Cheng B, Wang Y, Li S, Ye Z, Pei X, Zhao J, Xu XG. ARCHER-a Monte Carlo code for multiparticle radiotherapy through GPU-accelerated simulation and DL-based denoising. Epn J. 2025, 11(11).

[5]. 常艳奎,彭昭,周解平,皮一飞,吴昊天,吴爱东,徐榭,裴曦.基于 U-net 的心脏自动勾画模型的临床应用及改进[J].中国医学物理学杂志,2020,37(10):1218-1223.

[6]. Zhou P, Chang Y, Li S, Luo J, Lei L, Shang Y, Pei X, Ren Q, Chen C. Clinical application of a GPU-accelerated monte carlo dose verification for cyberknife M6 with Iris collimator. Radiat Oncol. 2024 Jul 2;19(1):86. （共同第一作者）

[7]. Yang B, Chang Y, Liang Y, Wang Z, Pei X, Xu XG, Qiu J. A Comparison Study Between CNN-Based Deformed Planning CT and CycleGAN-Based Synthetic CT Methods for Improving iCBCT Image Quality [J]. Frontiers in Oncology, 2022 May 30, 12:896795.（共同第一作者）

[8]. Zhang Y, Wang G, Chang Y, Wang Z, Sun X, Sun Y, Zeng Z, Chen Y, Hu K, Qiu J, Yan J, Zhang F. Prospects for daily online adaptive radiotherapy for cervical cancer: Auto-contouring evaluation and dosimetric outcomes. Radiat Oncol. 2024 Jan 12;19(1):6. （共同第一作者）

[9]. Gao N, Cheng B, Wang Z, Li D, Chang Y, Ren Q, Pei X, Shi C, Xu XG. Feasibility of reconstructingin-vivopatient 3D dose distributions from 2D EPID image data using convolutional neural networks. Phys Med Biol. 2025 Jan 6;70(1).

[10]. Li S, Gao N, Cheng B, Liu J, Chang Y, Pei X, Xu XG. A new GPU-based Monte Carlo code for helium ion therapy. Strahlenther Onkol. 2025 Feb 7.

[11]. Wang X, Chang Y, Pei X, Xu XG. A prior-information-based automatic segmentation method for the clinical target volume in adaptive radiotherapy of cervical cancer. J Appl Clin Med Phys. 2024 May;25(5):e14350.

[12]. 李仕军,高宁,程博,皮一飞,王海洋,常艳奎,等.螺旋断层放疗的快速蒙特卡罗剂量验证模块开发[J].中国医学物理学杂志,2024,41(11):1321-1326.

[13]. 吴晋,李仕军,王誉鑫,常艳奎,裴曦,陈志,等.SPEEDO：一款快速准确的碳离子蒙特卡罗剂量计算程序[J].中国医学物理学杂志,2024,41(10):1189-1198.

[14]. Cao Z, Gao X, Chang Y, Liu G, Pei Y. A novel approach for eliminating metal artifacts based on MVCBCT and CycleGAN [J]. Frontiers in Oncology, 2022 Nov 10;12:1024160.

[15]. Wang Z, Chang Y, Peng Z, Lv Y, Shi W, Wang F, Pei X, Xu XG. Evaluation of deep learning‐based auto‐segmentation algorithms for delineating clinical target volume and organs at risk involving data for 125 cervical cancer patients [J]. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 2020, 21(12), 272-279.

[16]. Cao Z, Gao X, Chang Y, Liu G, Pei Y. Improving synthetic CT accuracy by combining the benefits of multiple normalized preprocesses [J]. J Appl Clin Med Phys. 2023 4(24), e14004.

[17]. 汪志,常艳奎,吴昊天,张键,徐榭,裴曦.基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer在放疗中的应用及评估[J].中国医学物理学杂志,2020,37(08):1071-1075.

[18]. Zhou J, Peng Z, Song Y, Chang Y, Pei X, Sheng L, Xu XG. A method of using deep learning to predict three-dimensional dose distributions for intensity-modulated radiotherapy of rectal cancer [J]. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 2020, 21(4),1-12.

[19]. 周解平,彭昭,王鹏,常艳奎,盛六四,吴爱东,钱立庭,裴曦.基于深度学习的直肠癌术后调强放疗剂量分布预测[J].中华放射医学与防护杂志,2020,40(09):679-684.

[20]. Zhang G, Jiang Z, Zhu J, Dai T, He X, Liu X, Chang Y, Wang L. Innovative integration of augmented reality and optical surface imaging: A coarse-to-precise system for radiotherapy positioning [J]. Med Phys. 2023 Apr 15.

[21]. Babier A, Mahmood R, Zhang B, Alves VGL, Barragán-Montero AM, Beaudry J, Cardenas CE, Chang Y, et al. OpenKBP-Opt: an international and reproducible evaluation of 76 knowledge-based planning pipelines [J]. Phys Med Biol. 2022 Sep 12;67(18).

授权专利和软件著作：

[1]. 常艳奎,李凌燕,吴昊天,徐榭,裴曦.一种基于伪CT的CT与CBCT配准方法[P]. 安徽省：CN114820730A,2022-07-29.

[2]. 李凌燕,常艳奎,徐榭,裴曦.一种基于PET和CT弹性配准技术的放射治疗效果评估方法[P]. 安徽省：CN114820432A,2022-07-29.

[3]. 徐榭; 常艳奎 ; CT受检者辐射剂量分析软件V1.0, 2025SR0244508, 原始取得, 全部权利, 2025-2-12 (软件著作权)

[4]. 徐榭; 常艳奎 ; 硼中子俘获治疗计划系统 V1.0, 2025SR0244533, 原始取得, 全部权利, 2025-2-12 (软件著作权)

[5]. 徐榭; 常艳奎 ; 术中放射治疗计划系统 V1.0, 2025SR0244467, 原始取得, 全部权利, 2025-2-12 (软件著作权)

[6]. 徐榭; 常艳奎 ; 核医学内照射辐射剂量计算分析软件 V1.0, 2025SR0244490, 原始取得, 全部权利, 2025-2-12 (软件著作权)