潘清

潘清，教授，博士生导师，浙江省“万人计划”青年拔尖人才。本科毕业于浙江大学生物医学工程专业，保送硕博连读，获博士学位。德国柏林洪堡大学附属夏里特医学中心博士后。在Nature Communications、Critical Care等SCI期刊发表论文30余篇。主持并参与国家自然科学基金、浙江省重点研发计划项目、浙江省基金等多项国家、省部级科研项目。任中国微循环学会理事、微循环信息技术专委会常务委员，中国医学装备学会呼吸病学装备技术专业委员会委员。主要从事生物医学信号处理、医学人工智能、生理系统建模与仿真研究。

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本科生课程

《程序设计基础C》

《面向对象C++编程》

《微机原理》（留学生）

研究生课程

《生物医学信号处理与人工智能》

2024 浙江工业大学优秀本科生导师

2014-2015 浙江工业大学教学质量优秀奖

2017-2022 浙江工业大学“优课优酬” 9次

• 2024年第十九届中国研究生电子设计竞赛国家一等奖，华东赛区一等奖

• 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

• 2024年第24届国际电阻抗成像生物医学应用会议, Best oral awards（硕士研究生）

• 2022年第四届中国研究生人工智能创新大赛国家二等奖

• 2022年浙江工业大学专业学位研究生优秀实践成果

• 2022年第11届ICBEB国际会议，Best oral awards（硕士研究生）

• 2021年第十三届“中行杯”浙江省职业生涯规划大赛创新创意类二等奖

• 2021年第七届浙江省国际“互联网＋”大学生创新创业大赛铜奖

• 2020年第六届浙江省国际“互联网＋”大学生创新创业大赛铜奖

• 2020浙江省优秀毕业研究生指导教师（第二导师）

• 2019年浙江省专业学位研究生优秀实践成果（汪振杰，基于深度学习的货架商品目标检测）

• 2019年第四届解放军总医院-麻省理工学院医学大数据竞赛Datathon三等奖（浙江大学医学院附属邵逸夫医院合作）

• 2015年“华为杯”第十届中国研究生电子设计竞赛华东分赛区团队三等奖

       国家基金面上项目，肺保护通气个性化人机交互模式数学模型研究，2024-2027，主持       

       工信部、国家药监局人工智能医疗器械创新任务揭榜项目，呼吸危重症监护与生命支持数据辅助诊断软件，主持

       国家基金面上项目，血管网络新生时间与空间模式数学模型研究，2019-2022，主持

2.      国家基金青年项目，多空间尺度循环系统模型中的耦合关键问题研究，2015-2017，主持

3.      浙江省基金项目，Connexin对血管重塑调控机制的多尺度数学模型研究，2014-2016, 主持

4.      浙江省科技厅重点研发计划，面向医疗的人工智能创新平台，2020-2022，主要参与

       横向，基于大模型的影像报告撰写助手，2024-2025，主持

       横向，基于医学影像的气道三维重建系统开发，2023-2024，主持

5.      横向，呼吸危重症大数据平台开发，2021-2024，主持

5.      横向，激光间质热疗手术规划软件系统，2020-2021，主持

6.      横向，基于深度摄像机的人体步态评定系统，2019-2019，主持

7.      横向，院内无线血糖管理系统的研制，2015-2017，主持

8.      横向，MDSDC医用软件申报编制技术服务，2014-2015，主持

9.      横向，小型车辆定位服务云平台的预研制，2014-2014，主持

代表性论文    

• L. Zhang, X. Feng, F. Lu, Z. Ding, J. Yang, L. Fang, G. Ning, S. Yuan, H. Ge*, Q. Pan*, INTELLI-PVA: Informative Sample Annotation-based Contrastive Active Learning for Cross-Domain Patient-Ventilator Asynchrony Detection, Computer Methods and Programs in Biomedicine, (2025) 109203.

• X. Feng, L. Sun, J. Zhu, X. Yao, Z. Zhang, Q. Pan*, L. Fang*, G. Ning*, Subphenotyping sepsis based on organ interaction trajectory using a deep temporal graph clustering model: a retrospective cohort study, eClinicalMedicine, 90 (2025).

• J. Li, X. Zhao, Q. Fan, Y. Long, R. Liu, J. Zhai, Q. Pan, Y. Li*, Empowering low-crosstalk, dynamic-decision random access of DNA storage via 384-multiplexed nanopore signatures, Nature Communications, 16 (2025) 9233.

• Q. Pan, J. Zhu, L. Zhang, G. Ning, L. Fang*, ST-GCN-AltFormer: Gesture Recognition With Spatial-Temporal Alternating Transformer, IEEE Transactions on Human-Machine Systems, (2025) 963 - 972.

• C. Zhang, L. Gu, W. Shen, K. Wang, X. Qian, Y. Ding, L. Zhang, F. Lu, Y. Feng, L. Fang, H. Ge*, Q. Pan*, Automated detection of air trapping from mechanical ventilation waveform through interpretable dual-channel 1D convolutional neural network, Physiological Measurement, 46 (2025) 075001.

• Y. Yu, Y. Liu, F. Lu, L. Fang, G. Ning, Q. Pan*, Role of Tidal Volume on Ventilator-Induced Lung Injury Under Heterogeneous Immunological Capabilities: A Mathematical Model Study, Life, 15 (2025) 835.

• Q. Fan, X. Zhao, J. Li, R. Liu, M. Liu, Y. Long, Y. Fu, Q. Feng, J. Zhai, Q. Pan, Y. Li*, De Novo Non-Canonical Nanopore Basecalling Enables Private Communication using Heavily-modified DNA Data at Single-Molecule Level, Nature Communications 16, (2025) 4099

• 潘清*，葛慧青，基于机械通气波形大数据的人机不同步自动监测方法，中华重症医学电子杂志，10 (2024) 399-403.

• Q. Zhu, L. Zhang, F. Lu, L. Fang, Q. Pan*, Class activation map-based slicing-concatenation and contrastive learning: A novel strategy for record-level atrial fibrillation detection, Expert Systems With Applications, 262 (2025) 125619.

• X. Zhao, J. Li, Q. Fan, J. Dai, Y. Long, R. Liu, J. Zhai, Q. Pan*, Y. Li*, Composite Hedges Nanopores codec system for rapid and portable DNA data readout with high INDEL-Correction, Nature Communications, 15 (2024) 9395.

• Q. Pan*, H. Shen, P. Li, B. Lai, A. Jiang, W. Huang, F. Lu, H. Peng, L. Fang, W. M. Kuebler, A. R. Pries, G. Ning*, In silico design of heterogeneous microvascular trees using generative adversarial networks and constrained constructive optimization, Microcirculation, 31 (2024) e12854.

• Q. Pan, H. Zhang, M. Jiang, G. Ning, L. Fang*, H. Ge*, Comprehensive breathing variability indices enhance the prediction of extubation failure in patients on mechanical ventilation, Computers in Biology and Medicine, 153 (2023) 106459.

• 葛慧青, 潘清, 医院呼吸治疗远程管理和智慧化平台的探索, 中华结核和呼吸杂志, 46 (2023) 858-861.(专题笔谈)

• X. Feng, D. Wang, Q. Pan, M. Yan, X. Liu, Y. Shen, L. Fang, G. Cai, G. Ning, Reinforcement Learning Model for Managing Noninvasive Ventilation Switching Policy, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 27 (2023) 4120 - 4130. (Cover Article)

• X. Qian, Y. Jiang, J. Jia, W. Shen, Y. Ding, Y. He, P. Xu, Q. Pan, Y. Xu, H. Ge, PEEP application during mechanical ventilation contributes to fibrosis in the diaphragm, Respiratory Research, 24 (2023) 46.

• Q. Pan, W. Feng, R. Wang, A. Tabuchi, P. Li, B. Nitzsche, L. Fang, W.M. Kuebler, A.R. Pries*, G. Ning*, Pulsatility damping in the microcirculation: Basic pattern and modulating factors, Microvasc. Res., 139 (2022) 104259.

• Q. Pan, M. Jia, H. Ge*, Z. Zhao*, Electrical impedance tomography captures heterogeneous lung ventilation that may be associated with ineffective inspiratory efforts, Crit. Care, 25 (2021) 203. 

• Q. Pan, J. Pan, Z. Zhang, L. Fang*, H. Ge*, Assessment of respiratory system compliance under pressure control ventilation without an inspiratory pause maneuver, Physiol. Meas., 42(8) (2021) 08NT01

• Q. Pan, L. Zhang, M. Jia, J. Pan, Q. Gong, Y. Lu, Z. Zhang, H. Ge*, L. Fang*, An interpretable 1D convolutional neural network for detecting patient-ventilator asynchrony in mechanical ventilation, Comput. Methods Programs Biomed., 204 (2021) 106057.

• Z. Zhang*, Q. Pan, H. Ge, L. Xing, Y. Hong, P. Chen, Deep learning-based clustering robustly identified two classes of sepsis with both prognostic and predictive values, EBioMedicine, 62 (2020) 103081.

• L. Zhang#, K. Mao#, K. Duan, S. Fang, Y. Lu, Q. Gong, F. Lu, Y. Jiang, L. Jiang, W. Fang, X. Zhou, J. Wang, L. Fang, H. Ge*, Q. Pan*, Detection of patient-ventilator asynchrony from mechanical ventilation waveforms using a two-layer long short-term memory neural network, Comput. Biol. Med., 120 (2020) 103721. 

• H. Ge#, Q. Pan#, Y. Zhou, P. Xu, L. Zhang, J. Zhang, J. Yi, C. Yang, Y. Zhou, L. Liu*, Z. Zhang*, Lung Mechanics of Mechanically Ventilated Patients With COVID-19: Analytics With High-Granularity Ventilator Waveform Data, Frontiers in Medicine, 7 (541), (2020).

• P. Cao, X. Li, K. Mao, F. Lu, G. Ning, L. Fang, Q. Pan*, A novel data augmentation method to enhance deep neural networks for detection of atrial fibrillation, Biomed. Signal. Proces., 56 (2020) 101675. 

• Q. Pan, G. Zhou, R. Wang, G. Cai, J. Yan, L. Fang, G. Ning, Do the deceleration/acceleration capacities of heart rate reflect cardiac sympathetic or vagal activity? A model study, Med. Biol. Eng. Comput., 54 (12), (2016) 1921-1933. 

• Q. Pan, R.F. Wang, B. Reglin, G.L. Cai, J. Yan, A.R. Pries*, G.M. Ning*, A One-Dimensional Mathematical Model for Studying the Pulsatile Flow in Microvascular Networks, J. Biomech. Eng.-Trans. ASME, 136 (1), (2014) 011009. 

专著    

[1]    Q. Pan, X. Li, L. Fang, Data Augmentation for Deep Learning-Based ECG Analysis, in Book: Feature Engineering and Computational Intelligence in ECG Monitoring, Springer, 2020

科研奖励和荣誉

    第10届世界微循环大会，Best Poster Award

1. 中国微循环学会理事，微循环信息技术专委会常务委员

2. 中国医学装备协会呼吸病学装备技术专委会委员

3. 中国生物医学工程学会资深会员，《中国生物医学工程学报》青年编委

4. 杭州市电子学会秘书长，杭州市仪器仪表学会理事

5. SCI期刊审稿人

    National Science Review

    AJP-Lung Cellular and Molecular Physiology

    Critical Care

    Respiratory Research

    IEEE TMI

    Pattern Recognition

    Expert Systems With Applications

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