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李安安

李安安,1983年10月生,博士,教授、博士生导师。2005年毕业于华中科技大学生物医学工程专业,2010年于华中科技大学获得博士学位,同年进入华中科技大学武汉光电国家研究中心工作,担任MOST研究团队大数据处理研究方向负责人,2017年起兼任华中科技大学苏州脑空间信息研究院副院长。研究兴趣包括:神经光学图像的处理、大数据处理、脑网络数据的分析和可视化、神经科学应用等。曾获得过2014年国家技术发明奖二等奖、2013年全国百篇优秀博士学位论文奖、2006年湖北省科技进步一等奖。是中国图象图形学学会脑图谱专业委员会委员、中国光学学会生物医学光子学专业委员会青年委员。

    主要研究方向及内容

    主要面向神经光学图像数据,特别是由多种MOST成像平台获取的TB级(十万亿字节规模)海量神经光学图像大数据,研究相应的图像处理、分析、可视化、管理的方法,致力于在软件层次建立相关研究平台,解决如何处理和利用大规模的全脑三维显微图像数据的瓶颈难题。
    1、海量神经光学图像的快速处理
    如何校准在长时间的制样和成像过程中造成的信息失真,对海量神经光学图像的原始数据进行处理,是进行自动化分析的基础。主要需解决三方面的问题:去除原始数据中图像亮度不均、条纹噪声等干扰信息,对图像进行复原,实现数据点强度的校准;通过三维的变形,将来源不同的脑组织数据向标准脑图谱进行配准,实现数据点空间位置的校准;对图像处理算法的执行效率、并行性等进行高性能优化,实现10/100TB量级,甚至PB级海量图像数据的快速处理。
    2、脑微细结构信息的自动识别
    对脑结构信息进行识别的目的是将图像转换为计算机能够处理的矢量化数据,为自动化分析提供基础的研究数据。由于高分辨率的精细神经图像的数据量巨大,急需发展自动识别的技术以代替低效的传统人工识别。脑微细结构的自动识别是国际同行公认的难题,主要瓶颈是脑图像数据中包含了密集的、形态多样的神经、血管等各种复杂的信息。本研究方向需要解决如何自动划分全脑、脑区、核团,如何自动识别神经元的完整形态,如何对长程投射的轴突进行自动追踪等问题。
    3、脑网络结构的定量分析和模拟
    利用已矢量化的脑精细结构数据,我们首先可以通过定量分析,研究网络的特征、神经-血管偶联、结构的差异性等问题。更进一步,脑网络是脑功能的结构基础,通过建立基础的脑网络结构模型,再逐步加入其它层次和尺度的神经生物学信息,可以进行“自下而上”的类脑神经网络的计算模拟研究。
    4、海量脑网络数据的可视化
    在计算机时代,可视化是科学数据与科学家之间的连接纽带。面对普通电脑和生物医学图像处理软件所无法承受的海量脑网络数据,我们需要逐步解决:如何让神经科学家能够快速、方便浏览研究海量的脑图像?如何让科学家使用熟悉的工具处理和分析,交互式的处理和分析这些数据?如何解决海量数据与有限的计算资源和数据传输带宽之间的矛盾? 

    代表性论文

     C. Tan, Y. Guan, Z. Feng, H. Ni, Z. Zhang, Z. Wang, X. Li, J. Yuan, H. Gong, Q. Luo & A. Li*. DeepBrainSeg: Automated Brain Region Segmentation for Micro-Optical Images With a Convolutional Neural Network. Front Neurosci 14, 179, (2020). 

    H. Ni#, C. Tan#, Z. Feng, S. Chen, Z. Zhang, W. Li, Y. Guan, H. Gong, Q. Luo & A. Li*. A Robust Image Registration Interface for Large Volume Brain Atlas. Sci Rep 10, 2139, (2020). 

    B. Long, T. Jiang, J. Zhang, S. Chen, X. Jia, X. Xu, Q. Luo, H. Gong, A. Li* & X. Li*. Mapping the Architecture of Ferret Brains at Single-Cell Resolution. Front Neurosci 14, 322, (2020). 

    Q. Sun, X. Li, M. Ren, M. Zhao, Q. Zhong, Y. Ren, P. Luo, H. Ni, X. Zhang, C. Zhang, J. Yuan, A. Li, M. Luo, H. Gong & Q. Luo. A whole-brain map of long-range inputs to GABAergic interneurons in the mouse medial prefrontal cortex. Nat Neurosci 22, 1357-1370, (2019). 

    A. Li, Y. Guan, H. Gong & Q. Luo. Challenges of Processing and Analyzing Big Data in Mesoscopic Whole-brain Imaging. Genomics Proteomics & Bioinformatics 17, 337-343, (2019). 

    X. Li, B. Yu, Q. Sun, Y. Zhang, M. Ren, X. Zhang, A. Li, J. Yuan, L. Madisen, Q. Luo, H. Zeng, H. Gong & Z. Qiu. Generation of a whole-brain atlas for the cholinergic system and mesoscopic projectome analysis of basal forebrain cholinergic neurons. Proc Natl Acad Sci U S A 115, 415-420, (2018). 

    J. Peng, B. Long, J. Yuan, X. Peng, H. Ni, X. Li, H. Gong, Q. Luo & A. Li*. A Quantitative Analysis of the Distribution of CRH Neurons in Whole Mouse Brain. Front Neuroanat 11, 63, (2017). 

    Y. Li, H. Gong, X. Yang, J. Yuan, T. Jiang, X. Li, Q. Sun, D. Zhu, Z. Wang, Q. Luo & A. Li*. TDat: An Efficient Platform for Processing Petabyte-Scale Whole-Brain Volumetric Images. Front Neural Circuits 11, 51, (2017). 

    T. Quan, H. Zhou, J. Li, S. Li, A. Li, Y. Li, X. Lv, Q. Luo, H. Gong & S. Zeng. NeuroGPS-Tree: automatic reconstruction of large-scale neuronal populations with dense neurites. Nat Methods 13, 51-54, (2016). 

    H. Gong, D. Xu, J. Yuan, X. Li, C. Guo, J. Peng, Y. Li, L. A. Schwarz, A. Li, B. Hu, B. Xiong, Q. Sun, Y. Zhang, J. Liu, Q. Zhong, T. Xu, S. Zeng & Q. Luo. High-throughput dual-colour precision imaging for brain-wide connectome with cytoarchitectonic landmarks at the cellular level. Nat Commun 7, 12142, (2016). 

    S. Xue, H. Gong, T. Jiang, W. Luo, Y. Meng, Q. Liu, S. Chen & A. Li*. Indian-Ink Perfusion Based Method for Reconstructing Continuous Vascular Networks in Whole Mouse Brain. PLoS One 9, e88067, (2014). 

    H. Xiong, Z. Zhou, M. Zhu, X. Lv, A. Li, S. Li, L. Li, T. Yang, S. Wang, Z. Yang, T. Xu, Q. Luo, H. Gong & S. Zeng. Chemical reactivation of quenched fluorescent protein molecules enables resin-embedded fluorescence microimaging. Nat Commun 5, (2014). 

    Y. He, Y. Meng, H. Gong, S. Chen, B. Zhang, W. Ding, Q. Luo & A. Li*. An automated three-dimensional detection and segmentation method for touching cells by integrating concave points clustering and random walker algorithm. PLoS One 9, e104437, (2014). 

    W. Ding, A. Li*, J. Wu, Z. Yang, Y. Meng, S. Wang & H. Gong. Automatic macroscopic density artefact removal in a Nissl-stained microscopic atlas of whole mouse brain. J Microsc-Oxford 251, 168-177, (2013). 

    A. Li#, H. Gong#, B. Zhang#, Q. Wang, C. Yan, J. Wu, Q. Liu, S. Zeng & Q. Luo. Micro-optical sectioning tomography to obtain a high-resolution atlas of the mouse brain. Science 330, 1404-1408, (2010). 

    A. Li, Q. Liu, S. Zeng, L. Tang, S. Zhong & Q. Luo. Construction and visualization of high-resolution three-dimensional anatomical structure datasets for Chinese digital human. Chin Sci Bull 53, 1848-1854, (2008).

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