一、基本情况
姚钊，博士，湖南大学人工智能与机器人学院助理教授，博士生导师、硕士生导师，湖南省芙蓉学者青年学者，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心副研究员，王耀南院士、刘敏教授手术机器人团队核心成员。主要研究方向为：1、智能手术机器人感知技术；2、多模态医学影像分析；3、机器人具身智能。以第一/共一和通讯作者在Nature Communications，eBioMedicine，IEEE TAI等期刊发表多篇论文。担任Nature BME, IEEE JBHI, MICCAI等期刊和会议审稿人。
Google scholar:https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=4s3to8IAAAAJ
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二、研究方向
1）智能手术机器人视觉感知技术；
2）多模态医学图像分析；
3）机器人具身智能；
三、教育工作经历
2025.06-至今. 湖南大学，人工智能与机器人学院，助理教授
2024.06-2025.06 湖南大学，电气与信息工程学院，助理教授
2020.09-2024.06复旦大学，电子信息，博士
2023.09-2024.04香港理工大学，BME，Research Assistant
2017.09-2020.03复旦大学，电子与信息工程，硕士
2013.09-2017.06河北工业大学，电子信息工程，学士
四、科研项目
1.国家自然科学基金青年基金，2026-2028，主持
2.芙蓉计划科技创新类青年人才项目，2025-2027，主持
3.湖南省教育厅优秀青年人才项目，2025-2027，主持
4.中央高校基本业务费，2024-2028，主持
5.国家电网科技项目，2025-2027，参与
6.国家自然科学基金面上项目，2021-2024，参与
五、代表性成果
代表论文（*一作/共一，#通讯作者）
[1]Zhao Yao*,Yuanyuan Wang,Jinhua Yu, Jianqiao Zhou, et.al. Virtual elastography ultrasound via generative adversarial network for breast cancer diagnosis. Nature Communications 14, 2023. (Nature子刊);
[2] Xueyi Zheng*,Zhao Yao*,Yuanyuan Wang,Jinhua Yu, Jianhua Zhou, et.al. Deep learning radiomics can predict axillary lymph node status in early-stage breast cancer. Nature Communications 11, 2020. (Nature子刊，ESI高被引);
[3] Yini Huang*,Zhao Yao*,Yuanyuan Wang,Jinhua Yu, Jianhua Zhou, et.al. Deep learning radiopathomics based on preoperative US images and biopsy whole slide images can distinguish between luminal and non-luminal tumors in early-stage breast cancers. eBioMedicine, 94, 2023. (The Lancet子刊);
[4]Zhao Yao*, Jinhua Yu, Wenping Wang, et.al. Preoperative diagnosis and prediction of hepatocellular carcinoma: Radiomics analysis based on multi-modal ultrasound images. BMC Cancer, 18, 2018;
[5] Mengxin Tian*,Zhao Yao*, Jinhua Yu, Xuefei Wang, et al. DeepRisk network: an AI-based tool for digital pathology signature and treatment responsiveness of gastric cancer using whole-slide images. Journal of Translational Medicine, 22, 2024;
[6]Mutian Li, Chenqian Zhao, Jiale Xu, Min Liu, Jinhua Yu,Zhao Yao#.A Hybrid Clinical Knowledge-driven Transformer for Breast Ultrasound Video Classification. IEEE Transaction on Artificial Inteligence,in press, 2025.
[7] Jieyang Jin*,Zhao Yao*, Jinhua Yu, Rongqin Zheng, et al. Deep learning radiomics model accurately predicts hepatocellular carcinoma occurrence in chronic hepatitis B patients: a five-year follow-up. American journal of cancer research, 11, 2021.
[8] Chengqian Zhao,Zhao Yao, Zhaoyu Hu, Yuanxin Xie, Yafang Zhang, Yuanyuan Wang, Shuo Li, Jianhua Zhou, Jianqiao Zhou, Yin Wang and Jinhua Yu. TASL-Net: Tri-Attention Selective Learning Network for Intelligent Diagnosis of Bimodal Ultrasound Video. Expert Systemwith Application. 290 (2024): 128355.
[9]Zhao Yao*, Yuanyuan Wang, Min Liu, Jianqiao Zhou, Jinhua Yu. Virtual Elastography Ultrasound via Generative Adversarial Network and Its Application to Breast Cancer Diagnosis. In: Le Zhang, Chen Chen, Zeju Li, Greg Slabaugh. (eds) Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing. Springer, Cham. 2025.
[10] Qinghao Liu, Yuehao Zhu, Min Liu,Zhao Yao, Yaonan Wang, Erik Meijering. MBUNeXt: Multibranch Encoder Aggregation Network Based on Layer-Fusion Strategy for Multimodal Brain Tumor Segmentation.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, in press, 2025.
发明专利
1.姚钊，谢振米，秦敦璇，黄政文，陈祥，刘敏，王耀南。一种基于文本语义增强的腹腔手术视频三元组识别方法。
2.姚钊，谢振米，陈祥，刘敏，王耀南。一种基于文本语言提示的术后病理图像分析方法。
3.余锦华，姚钊，汪源源，周建桥。应变弹性超声图像合成系统和方法。
4.周建桥，余锦华，贾晓红，姚钊，汪源源。基于合成应变弹性超声图像的乳腺肿瘤良恶性检测方法。
