姚晓辉
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哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院
📧 Email: xiaohui.yao@hrbeu.edu.cn
🏫 地址: 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号，150001
姚晓辉博士现任哈尔滨工程大学智能科学与工程学院副教授、博士生导师。2018年毕业于印第安纳大学信息学专业。主要研究方向为数据挖掘、机器学习、多模态数据融合及其在智能诊疗中的应用。围绕脑影像组学与多组学数据分析开展系统研究，已在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、Bioinformatics、Nature Communications、Medical Image Analysis等国际高水平期刊及IEEE BIBM等会议发表论文数十篇，主持国家自然科学基金等多项科研项目。
数据挖掘 (Data Mining)
机器学习 (Machine Learning)
深度学习 (Deep Learning)
多模态数据融合 (Multimodal Data Fusion)
脑影像组学 (Imaging Genomics)
智能诊疗 (AI for Healthcare)
[1] Haoran Luo, Zhoujie Fan, Wei Li, Hong Liang, Chen Jason Zhang, Xiaoyong Wei, Zheng Wang, Shan Cong# and Xiaohui Yao#, (2026) CAMM: Confidence-Aligned Multiview Multimodal Fusion for Brain Disorders Prediction with Imaging Transcriptomics , IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2026. 26(13):6060. (accepted, JCR Q1, 中科院1区Top, IF_2025=6.8, wos: 001359232100026) 10.1109/JBHI.2026.3672862
[2] Haoran Luo, Shaoheng Fan, Hongwei Liu, Wei Li, Zhoujie Fan, Xuancheng Zhu, Chen Jason Zhang, Hong Liang, Shan Cong# and Xiaohui Yao#, (2025) A Module-Level Polygenic Risk Score-Based NetWAS Framework for Identifying AD Genetic Modules Mediated by Amygdala: An ADNI Study. International Journal of Molecular Sciences. 2025. 26(13):6060. (JCR Q1, 中科院Q3, IF_2024=4.9, WOS: 001526392800001) https://doi.org/10.3390/ijms26136060
[3] Hong Liang*, Haoran Luo*, Zhiling Sang, Miao Jia, Xiaohan Jiang, Zheng Wang, Shan Cong#, Xiaohui Yao#, (2024) GREMI: an Explainable Multi-omics Integration Framework for Enhanced Disease Prediction and Module Identification. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2024.11.6, 28(11): 6983-6996. (JCR Q1, 中科院1区Top, IF_2023=6.7, wos: 001359232100026)
[4] Shan Cong, Hang Wang, Yang Zhou, Zheng Wang, Xiaohui Yao#, Chunsheng Yang# (2024) Comprehensive review of transformer-based models in neuroscience, neurology, and psychiatry. Brian-X, 2024, 2(2):e57. published online Apr 26, 2024: DOI: 10.1002/brx2.57
[5] Xiaohui Yao, Xiaohan Jiang, Haoran Luo, Hong Liang, Xiufen Ye, Yanhui Wei, Shan Cong# (2024) MOCAT: multi-omics integration with auxiliary classifiers enhanced autoencoder, BioData Mining 17:9, 2024.03 online. https://doi.org/10.1186/s13040-024-00360-6 (JCR Q1, 中科院Q3, IF=4.5, WOS:001179082200001, 03/05/2024)
[6] Haoran Luo, Hong Liang , Hongwei Liu, Zhoujie Fan, Yanhui Wei, Xiaohui Yao# and Shan Cong#. (2024) TEMINET: A Co-Informative and Trustworthy Multi-Omics Integration Network for Diagnostic Prediction, International Journal of Molecular Sciences. 2024, 25(3), 1655; https://doi.org/10.3390/ijms25031655 (JCR Q1, 中科院Q2/Top, IF=5.6, WOS:001160072600001, 02/19/2024)
[7] Xiaohui Yao*, Yuan Zhu*, Zhenxing Huang, Yue Wang, Shan Cong, Liwen Wan, Ruodai Wu, Long Chen#, Zhanli Hu#,, Fusion of shallow and deep features from 18F-FDG PET/CT for predicting EGFR-sensitizing mutations in non-small cell lung cancer, Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 2024 Aug 1; 14(8):5460-5472. doi: 10.21037/qims-23-1028. (JCR Q2, 中科院Q2, IF=2.8, 高被引，热点论文)
[8] T Bo, J Li, G Hu, G Zhang, W Wang, Q Lv, S zhao, J Ma, M Qin, X Yao, M Wang, GZ Wang, Z Wang. (2023) Brain-wide and cell-specific transcriptomic insights into MRI-derived cortical morphology in macaque monkeys. Nature Communications 14:1999. 2023.08, WOS: 001040483800036
[9] B Lee, X Yao, L Shen. (2022) Genome-Wide association study of quantitative biomarkers identifies a novel locus for alzheimer’s disease at 12p12.1. BMC Genomics 23 (1), 1-13.
[10] M Kim, X Yao, AJ Saykin, JH Moore, L Shen. (2022) Identifying genetic markers enriched by brain imaging endophenotypes in Alzheimer’s disease. BMC Medical Genomics 15 (Suppl 2), 168.
[11] B Lee, X Yao, L Shen. (2022) Integrative analysis of summary data from GWAS and eQTL studies implicates genes differentially expressed in Alzheimer’s disease. BMC Genomics
[12] Y Feng, M Kim, X Yao, K Liu, Q Long, L Shen. (2022) Deep multiview learning to identify imaging-driven subtypes in mild cognitive impairment. BMC bioinformatics 23 (Suppl 3), 402.
[13] Cong S*, Yao X*, Xie L, Yan J, Shen L. (2022) Genetic Influence underlying Brain Connectivity Phenotype: A Study on Two Age-Specific Cohorts. Fronters in genetics. 2/7/2022. (* Equal Contribution). JCR Q2. IF=4.772; WOS:000763280900001
[14] Meng X, Li J, Zhang Q, Chen F, Bian C, Yao X, Yan J, Xu Z, Risacher SL, Saykin AJ, Liang H, Shen L, for the ADNI. (2021) Multivariate genome wide association and network analysis of subcortical imaging phenotypes in Alzheimer's disease. BMC Genomics, SI 21(11):896, https://doi.org/10.1186/s12864-020-07282-7. 2021.01
2022: 基于创新创业校企协同的“拔尖“人才培养模式研究，哈尔滨工程大学教学成果二等奖，叶秀芬，池海红，赵新华，刘文智，李海波，贾春，鲍佩华，肖模昕，邢会明，姚晓辉
2024: 中国国际大学生创新大赛（原互联网+），黑龙江省银奖，兼听则明，可信诊疗，指导老师教师：姚晓辉，丛山，梁洪
2023: 第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛，黑龙江省银奖，华为云-基于图神经网络的高阶药物简相互作用挖掘预测，指导教师姚晓辉、丛山
2023: 第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛，黑龙江省铜奖，端云协同创新应用开发，指导教师姚晓辉、丛山
2022: 第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国家级铜奖，基于因果关系的药物间相互作用推断模型，指导教师丛山、姚晓辉、梁洪
2022: 第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛黑龙江省金奖，基于因果关系的药物间相互作用推断模型，指导教师丛山、姚晓辉、梁洪
2021: 黑龙江省第七届“互联网+”大学生创新创业大赛铜奖，基于MindSpore的领域算法创新，指导教师丛山、姚晓辉、梁洪
2021: 黑龙江省第七届“互联网+”大学生创新创业大赛铜奖，基于华为云EI能力构建“医疗+AI”解决方案，指导教师丛山、姚晓辉、梁洪
人才项目
青岛市西海岸新区“基础研究顶尖人才团队”。2022-2025。360万。
青岛市“未来之星”高端人才培育工程。2023.1-2024.12。20万。
山东省海外优青。04/2022。60万。
科研项目
脑组织分子影像信息量化与动态融合方法研究及在认知障碍的应用。海南省自然科学基金青年项目（负责人）。526QN0672。2026.03.01-2029.02.28。6万。
面向脑认知机制的跨层级多模态动态融合关键技术研究。哈尔滨工程大学脑机交叉研究专项（负责人）。GK762026011560。01/2025-12/2026.20 万。
基于自适应的多模态融合方法研究及智能诊断应用。哈尔滨工程大学国际科技合作计划（负责人）。01/2024-12/2024。项目编号：3072024GH2604。10万。
整合分析脑多组学和影像数据挖掘脑风险基因及在AD的应用。国家自然科学基金青年科学基金项目（负责人)。1/1/2022-12/31/2024.项目编号：62102115。30万。
脑组织特异性多组学影像遗传整合分析方法研究及在AD的应用。山东省优秀青年科学基金项目（海外）(负责人)。04/2022-04/2025。项目编号：2022HWYQ-093。60万。
基于图神经网络的影像多组学融合挖掘脑认知机制。哈尔滨工程大学高水平科研引导专项0-1支持计划（负责人）。01/2022-12/2023。项目编号：3072022TS2614。20万。脑多模态多组学整合分析方法研究. 哈尔滨工程大学青岛创新发展基地青年科学家培育基金（负责人）。4/2021-12/2022.项目编号：79000011.参与人：丛山，梁洪，曹骆龙。10万。
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[1] 印第安纳大学 信息学 博士研究生毕业
[2] 中国科学技术大学 计算机科学与技术 硕士研究生毕业
[3] 青岛大学 计算机科学与技术 大学本科毕业
[1] 宾夕法尼亚大学
