卓双木 (Zhuo, Shuangmu)

jimei university教授

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个人简介

"卓双木，教授/博导，新加坡&美国麻省理工学院科研中心学者奖励计划入选者、福建省特殊支持高层次人才“双百计划”入选者，百千万人才工程省级人选，福建省杰出青年基金获得者，厦门市杰出青年人才。主要从事健康光子新技术新方法研究。近年来，主持国家重点研发计划重点专项（任务）、国家自然基金（4项）、福建省杰青及滚动项目等项目30余项；迄今，作为第一作者或通讯作者在Nature Communications、JAMA Surgery（Top期刊）、 Alimentary Pharmacology & Therapeutics（Top期刊，Cover Story）等刊物上发表 SCI论文90余篇。所发表论文被Nature Photonics, Nature Biomedical Engineering等国际权威刊物正面引用3620余次，h-index指数33，授权国家发明专利9件。现（曾）任全国光学青年学术论坛副主席、中国青年科技工作者协会信息与电子专业委会委员、中国光学学会生物医学光子学专业委员会委员、中国光学工程学会微纳专业委员会委员等。研究成果获福建省科学技术奖一等奖（2010年）、福建省科学技术奖三等奖（3项，2007/2019/2022年）、华夏医学科技奖三等奖（2023年）、运盛青年科技奖和福建青年科技奖等奖项。\nn 科研（教学）项目、成果及专利等\n国家自然科学基金面上项目，62375104，面向结直肠癌无标记快速智能诊断的多模态多光子成像方法研究，2024/01-2027/12，负责人。国家重点研发计划重点专项（任务），2019YFE0113700，肿瘤边界的无标记多模态在体成像研究，2020/12-2023/12，负责人。国家自然科学基金面上项目，81771881，基于多光子显微技术的肝癌精准诊断及预后评估研究，2018/01-2021/12，负责人。国家自然科学基金面上项目，61275006，基于多光子成像技术的肿瘤基质研究，2013/01-2016/12，负责人。国家自然科学基金青年项目，60908043，多光子显微技术用于皮肤光老化诊断和治疗评估的研究，2010/01-2012/12，负责人。福建省杰出青年基金滚动资助项目，2018J07004，肝癌精准诊断及预后评估的多光子显微新技术研究，2018/06-2021/06，负责人。福建省杰出青年基金项目，2014J06016，基于多光子成像技术的肿瘤诊断及疗效评估研究，2014/01-2016/12，负责人。卫生教育联合攻关计划项目，2019-WJ-21，胃肠道肿瘤术中无标记快速多光子成像技术研究，2019/11-2023/06，负责人。福建省自然基金面上项目，2011J0101，基质的内源性二次谐波信号用于肿瘤早期诊断的基础研究，2011/05-2014/05，负责人。国家973计划，2015CB352006，纳米分辨快速光学成像机理与技术的基础研究，2015/01-2019/12，参与者。国家863计划，2015AA020508，活体脑多光子显微结构与功能成像关键技术研究、2015/01-2017/12，参与者。国家自然基金重点项目，61335011，经穴效应细胞分子机理的光学表征，2014/01-2018/12，参与者。教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队项目，IRT1115，“医学光电信息技术”方向，2012/01-2014/12，学术骨干国家自然科学基金面上项目，81272574，多光子“光学活检”结合循环血肿瘤细胞在肝癌个体化治疗中的应用，2013/01-2013/12，参与者。国家自然科学基金面上项目，30970783，鳞状上皮肿瘤早期无损诊断和治疗评估的非线性光谱成像技术，2010/01-2012/12，参与者。\nn 发表论文及著作等情况\n(#为第一作者，*为通讯作者)\n[1] X.H. Li, X.L. Yang, Z.P. Pan, S.M. Zhuo*, Z.Y. Lin*, and J.X. Chen*, “Nucleic acid amplification-free biosensor for sensitive and specific cfDNA detection based on CRISPR-Cas12a and single nanoparticle dark-field microscopy (DFM) imaging,” Sensors and Actuators: B. Chemical 406:135363, 2024. (IF=8.0, Q1)\n[2] B. Kang, S. Chen, G. Wang, Y. Huang, H. Wu, J. He, X. Li, G. Xi, G. Wu*, and S.M. Zhuo*, “Ovarian cancer identification technology based on deep learning and second harmonic generation imaging,” Journal of Biophotonics 17(9):e202400200, 2024. (IF=2.8, Q2)\n[3] W. Jiang, H.M. Wang, X.Y. Dong, Y.D. Zhao, C.Y. Long, D.X. Chen, B. Yan, J.X. Cheng, Z.X. Lin, S.M. Zhuo*, H. Wang*, and J. Yan*, “Association of the pathomics‑collagen signature with lymph node metastasis in colorectal cancer: a retrospective multicenter study,” Journal of Translational Medicine 22:103, 2024. (IF=6.1, Q1)\n[4] B. Liu, Y. Liu, W. Liu, T. Luo, W. Chen, C. Lin, L. Lin, S.M. Zhuo*, and Y. Sun*, “Label-free imaging diagnosis and collagen-optical evaluation of endometrioid adenocarcinoma with multiphoton microscopy,” Journal of Biophotonics 17(8):e202400177, 2024. (IF=2.8, Q2)\n[5] X. Yu, W. Jiang, X. Dong, B. Yan, S. Xu, Z. Lin, S.M. Zhuo*, and J. Yan*, “Nomograms integrating the collagen signature and systemic immune-inflammation index for predicting prognosis in rectal cancer patients,” BJS open 8(2):zrae014, 2024. (IF=3.5, Q1)\n[6] H.L. Zhan#, S.Y. Chen#, F. Gao#, G.X. Wang, S.D. Chen, G.Q. Xi, H.Y. Yuan, X.L. Li, W.Y. Liu, C.D. Byrne, G. Targher, M.Y. Chen, Y.F. Yang, J. Chen, Z.W. Fan, X.T. Sun, G.R. Cai*, M.H. Zheng*, and S.M. Zhuo*, “AutoFibroNet: A deep learning and multi-photon microscopy-derived automated network for liver fibrosis quantification in MAFLD,” Alimentary Pharmacology & Therapeutics 58(6):573-584, 2023. (IF=7.6, Q1, Cover Story)\n[7] S.M. Dong#, H. Wang#, H.L. Ji#, Y.W. Hu, S.H. Zhao, B.T. Yan, G.X. Wang, Z.X. Lin, W.F. Zhu, J.P. Lu, J.X. Cheng, Z.D. Wu, Q. Zhu, S.M. Zhuo*, G. Chen*, and J. Yan*, “Development and validation of a collagen signature to predict the prognosis of patients with stage II/III colorectal cancer,” iScience 26(5):106746, 2023. (IF=5.8, Q1)\n[8] G.X. Wang, H.L. Zhan, T.Y. Luo, B.Z. Kang, X.L. Li, G.X. Xi, Z.Y. Liu*, and S.M. Zhuo*, “Automated ovarian cancer identification using end-to-end deep learning and second harmonic generation imaging,” IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics 29(4):7200609, 2023. (IF=4.9, Q1)\n[9] W. Jiang, H.M. Wang, W.S. Chen, Y.D. Zhao, B.T. Yan, D.X. Chen, X.Y. Dong, J.X. Cheng, Z.X. Lin, S.M. Zhuo*, H. Wang*, and J. Yan*, “Association of collagen deep learning classifier with prognosis and chemotherapy benefits in stage II-III colon cancer,” Bioengineering & Translational Medicine 8(3):e10526, 2023. (IF=7.4, Q1)\n[10] G. Xi, C. Huang, J. Lin, T. Luo, B. Kang, M. Xu, H. Xu, X. Li, J.X. Chen, L.D. Qiu*, and S.M. Zhuo*, Rapid label-free detection of early-stage lung adenocarcinoma and tumor boundary via multiphoton microscopy,” Journal of Biophotonics 16:e202300172, 2023. (IF=3.2, Q2)\n[11] J. Meng, G.X. Wang, L.X. Zhou, S.Y Jiang, S.H. Qian, L.M. Chen, C.C. Wang, R.S. Jiang, C. Yang, B. Niu, Y.J. Liu, Z.H. Ding, S.M. Zhuo*, and Z.Y. Liu*, “Mapping variation of extracellular matrix in human keloid scar by label-free multiphoton imaging and machine learning,” Journal of Biomedical Optics 28(4):045001, 2023. (IF=3.5, Q2)\n[12] G.Q. Xi, Q. Wang, H.L. Zhan, D.Y. Kang, Y.L. Liu, T.Y. Luo, M.Y. Xu, Q.L. Kong, L.Q. Zheng, G.N. Chen, J.X. Chen*, and S.M. Zhuo*, “Automated classification of breast cancer histologic grade using multiphoton microscopy and generative adversarial networks,” Journal of Physics D: Applied Physics 56(1):01540, 2023. (IF=3.4, Q2)\n[13] D.X. Chen#, M.T. Fu#, L.J. Chi#, L.Y. Lin#, J.X. Cheng, W.S. Xue, C.Y. Long, W. Jiang, X.Y. Dong, J. Sui, D.J. Lin, J.P. Lu, S.M. Zhuo*, S.D. Liu*, G.X. Li*, G. Chen*, and J. Yan*, “Prognostic and predictive value of a pathomics signature in gastric cancer,” Nature Communications 13(1):6903, 2022. (IF=17.69, Q1)\n[14] S.H. Qian, G.X. Wang, J. Meng, S.Y. Jiang, L.X. Zhou, J.P. Lu, Z.H. Ding, S.M. Zhuo*, and Z.Y. Liu*, “Identification of human ovarian cancer relying on collagen fiber coverage features by quantitative second harmonic generation imaging,” Optics Express 30(14):25718-25733, 2022. (IF=3.83, Q2)\n[15] J. Meng"