李树楠博士：学术创新推动生物医学工程领域高质量发展

　　数千年来，人类一直奋战在攻克各种疾病的征程中，而生物医学工程学科的出现，极大地缩短了人类研发新药与前沿医疗设备的进程，成为保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服务的“利器”。生物医学工程兴起于20世纪50年代，它完美地集电子学、微电子学、现代计算机技术、高分子化学、力学、近代物理学、光学等近代高技术发展的成果于一身，在与医学和生物技术结合的条件下迅猛发展，以显著的经济社会效益、广阔的前景，成为世界各国激烈竞争的主要战场。毕业于天津大学控制理论与控制工程专业的博士李树楠，在深耕生物医学工程领域多年的光阴里，一直行走在行业前沿，科研水准在业内遥遥领先，以学术创新不断推动领域的高质量发展。

　　就在今年5月，李树楠在全球医学诊断领域优质期刊《Diagnostics》上刊发了论文《Prediction of Diabetic Macular Edema Using Knowledge Graph》，再次引起业界的瞩目。为了更好地破解传统的机器学习和数据挖掘技术在预测糖尿病方面存在的局限性，她别具匠心地提出一种基于知识图推理的改进相关性增强算法，构建了一个基于Neo4j的知识图谱;在利用知识图的统计规则进行推理的基础上，采用相关增强系数和广义贴近度方法对模型进行了增强。通过这一研究建立的疾病预测模型准确率可以高达86.21%，在预测DME(糖尿病黄斑水肿)方面更准确、更高效。而且使用该模型开发的临床决策支持系统极大助力了个性化的疾病风险预测，方便高危人群的临床筛查和早期疾病干预。李树楠的学术成果有力地促进着糖尿病的临床诊断和治疗，显著提升了我国在糖尿病研究赛道的国际影响力。

　　事实上，这篇论文只是她数载累累学术硕果的一个缩影。心系生物医学工程领域发展的她，在新技术研发方面也取得了突破性成就。以李树楠研发的专利“一种脑电信号特征提取方法”为例，她通过昼夜攻关，巧妙地发明了一种脑电信号特征提取方法，实现了脑电信号及不同节律脑电信号的混沌时间序列信号特性分析。这一发明将一维混沌时间序列转化为复杂网络，通过网络特征参数的分析，深刻揭示了脑电信号的分形特性，从一个全新的角度对脑电信号这种复杂的非线性随机信号进行了刻画。在应用于癫痫脑电自动识别方面，该技术达到了全行业领先水准，填补了中国癫痫临床诊断与治疗赛道的技术空白，也被多位专家认为是中国医学发展的里程碑事件。

　　这项专利体现了李树楠在生物医学工程领域的前瞻性和引领性，也因此赢得了同行人士的高度认可。在天津大学的专利“基于复杂网络的心电信号分析方法及在智能穿戴上的应用”、山东大学的专利“一种人体夜间睡眠异常状态监测系统”、浙大医学院附二院的专利“一种癫痫发作预警系统”、南京医科大学的专利“一种基于深度学习算法的癫痫发作预警系统”中，都引用到这一技术成果。李树楠当之无愧成为领域的科研先锋。

　　突出的成就和行业影响力，让她被授予智鼎奖、金营奖“数字化影响力人物”，成为行业公认的“领跑者”。“希望自己能为行业的智慧发展贡献更多力量，造福更多患者。”谈起未来，李树楠微笑着说。(文/卫锦)