李钧，工学博士，助理教授。2023年获上海交通大学博士学位，师从于钱晓华教授（医学图像与健康信息分析实验室 https://mihi.sjtu.edu.cn），同年入职西南交通大学，并入选西南交通大学青苗计划。主要研究方向为医学图像处理与分析，旨在利用人工智能与深度学习、计算机视觉与模式识别、数据挖掘与图像处理等先进技术，开发具有临床应用能力的医学辅助模型。为解决人工智能模型在临床实践中所面临的挑战，研究工作主要涵盖四个关键问题：多模态学习、小样本学习、半监督学习和泛化学习。主持国家自然科学基金青年基金、四川省青年基金、中央高校基本科研业务费科技创新项目、博士后科学基金面上项目等课题/项目，目前在 Medical Image Analysis、IEEE TMI、IEEE JBHI 等领域知名期刊上发表论文十余篇，包括IEEE JBHI封面文章一篇。长期担任 IEEE TMI、IEEE JBHI、IEEE TETC、ICCV、IJCAI、ACM MM、Neural Networks、Artificial Intelligence Review、ECAI、Journal of Big Data、Medical Physics、Physics in Medicine and Biology 等知名期刊以及会议的审稿人或Program Committee Member。主要合作单位有华西医院、瑞金医院、仁济医院、江苏省人民医院、成都市三医院、西南医科大学附属医院等，所构建的系列模型已在近千名患者组成的多模态、多相期、多中心数据集上显示出出色的稳健性和泛化能力，成功支撑了后续数千例样本的早期筛查研究。最终目标是为诊疗赋能，使更多患者受益。课题组2025年可招收若干硕/博研究生及博士后，如对科学研究充满热情、渴望在学术领域深耕的同学可与我联系。

近五年部分代表作：

• Jun Li^#, Yijue Zhang^#, Haibo Shi, Minhong Li*, Qiwei Li*, Xiaohua Qian*. A dual-task synergy-driven generalization framework for pancreatic cancer segmentation in CT scans. IEEE Transactions on Medical Imaging 2025, 10.1109/TMI.2025.3566376.

• Jun Li^#, Liang Qi^#, Qingzhong Chen, Yu-Dong Zhang, Xiaohua Qian*. A dual meta-learning framework based on idle data for enhancing segmentation of pancreatic cancer. Medical Image Analysis, 2022, 78: 102342.

• Xiaofan Song^#, Jun Li^#, Xiaohua Qian*. Diagnosis of glioblastoma multiforme progression via interpretable structure-constrained graph neural networks. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022, 42(2): 380-390.

• Xiahan Chen, Zihao Chen, Jun Li, Yu-Dong Zhang, Xiaozhu Lin, Xiaohua Qian*. Model-driven deep learning method for pancreatic cancer segmentation based on spiral-transformation. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2021, 41(1): 75-87.
  

• Jun Li^#, Hongzhang Zhu^#, Tao Chen, Xiaohua Qian*. Generalizable pancreas segmentation via a dual self-supervised learning framework. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2023, 27(10): 4780-4791, 封面文章. 

• Jun Li^#, Tao Chen^#, Xiaohua Qian*. Generalizable pancreas segmentation modeling in CT imaging via meta-learning and latent-space feature flow generation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022, 27(1): 374-385.

• Jun Li, Chaolu Feng, Xiaozhu Lin, Xiaohua Qian*. Utilizing GCN and meta-learning strategy in unsupervised domain adaptation for pancreatic cancer segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021, 26(1): 79-89.

• Jun Li, Xiaozhu Lin, Hui Che, Hao Li, Xiaohua Qian*. Pancreas segmentation with probabilistic map guided bi-directional recurrent UNet. Physics in Medicine & Biology, 2021, 66(11): 115010.
  

• 医学图像处理与分析
• 计算机视觉与模式识别
• 数据挖掘与图像处理