1

62370127

国家自然科学基金

2

江苏省重点研发计划

3

ILA22022

前瞻布局专项

4

61505079

国家自然科学基金青年科学基金项目

5

BK20150752

江苏省自然科学基金青年科学基金项目

6

1003-YAH15018

南京航空航天大学引进人才科研启动基金

7

61378087

国家自然科学基金面上项目

8

20133218120017

高等学校博士学科点专项科研基金

9

BK20151478

江苏省自然基金

10

1003-56YAH13005

南京航空航天大学引进人才启动基金

11

南京航空航天大学第七届"研究生创新实验竞赛"培育项目

12

kfjj20180309

南京航空航天大学2018年研究生创新基地（实验室）开放基金立项资助项目

13

KYCX18_0321

2018年江苏省研究生科研创新计划项目

14

kfjj201903035

2019年研究生创新基地（实验室）开放基金

杨子春

2022级生物医学工程学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2023年研究生校创新计划
项目名称：基于深度学习的高通量光谱测量方法研究（xcxjh20230332）

(1)Wang H, Yang Z, Shang L, et al. Throughput-enhanced FTIR spectrometers with deep learning-based spectral recovery[J]. Infrared Physics & Technology, 2024, 136: 105108.
(2)Yang Z, Shang L, Wu J, et al. Improving the Optical Throughput of FTIR Spectrometers via Deep Learning[C]//Frontiers in Optics. Optica Publishing Group, 2023: FD1. 10.

吴青霞

2022级生物医学工程学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2023年研究生校创新计划
项目名称：微重力环境下关节器官退变的分子光谱探测及机制研究（xcxjh20230330）

(1)Wu Q, Wu J, Huang L, et al. In situ study on articular cartilage degeneration in simulated microgravity by HOF-ATR-FTIR spectroscopy[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2025, 324: 125000.
(2)Shang H, Wu Q, Wu J, et al. Study on breast cancerization and isolated diagnosis in situ by HOF-ATR-MIR spectroscopy with deep learning[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2024: 124546.
(3)吴青霞,李柏楠,惠紫阳,等.乳腺癌的多模态显微谱像分析及智能融合诊断研究[J].中国激光,2024,51(15):151-159.

吴进锦

2021级仪器科学与技术（生物医学信息与仪器）专业学术博士研究生，主持江苏省研究生科研与实践创新计划
项目名称：基于拉曼光谱学双增强技术的骨关节炎研究新策略(KYCX24_0567)

(1)Wu J, Dong J, Bao Y, et al. Synovial fluid research based on SERS and SERRS for enhanced detection of biomarkers in staged osteoarthritis[J]. Journal of Biophotonics, 2024: e202400024.
(2)Wu J, Xu Z, Shang L, et al. Multimodal microscopic imaging with deep learning for highly effective diagnosis of breast cancer[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2023, 168: 107667.

王子函

2021级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2022年研究生创新基地（实验室）开放基金
项目名称：基于多模态显微成像的富含巨细胞的骨肿瘤智能诊断研究(xcxjh20220328)

(1)Wang Z, Wu J, Li C, et al. Diagnosis of osteosarcoma based on multimodal microscopic imaging and deep learning[J]. Journal of Innovative Optical Health Sciences, 2024: 2343001.

许志兵

2020级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2021年研究生创新基地（实验室）开放基金
项目名称：基于多模态显微成像技术及深度学习的癌症智能诊断研究(xcxjh20210325)

(1)许志兵; 吴进锦; 丁路; 王子函; 周苏伟; 尚慧; 王慧捷; 尹建华 ; 基于偏振和明场多模态显微成像技术的乳腺癌智能诊断研究, 中国激光, 2022, 49(24): 2407102

包一麟

2019级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2020年研究生创新基地（实验室）开放基金
项目名称：基于SERS技术的骨关节炎分期诊断研究(kfjj20200315)

(1)Yilin Bao; Huijie Wang; Jinjin Wu; Jiachun Dong; Jinlan Tang; Hui Shang; Lin-Wei Shang; Jian Qin; Jianhua Yin ; Surface enhanced Raman scattering research on joint synovial fluid, 2021 IEEE International Conference on Manipulation, Manufacturing and Measurement on the Nanoscale (3M-NANO), 2021, pp. 5-8.

周文霞

2018级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2019年研究生创新基地（实验室）开放基金
项目名称：基于频域重建的荧光偏振调制超分辨显微成像技术研究(kfjj20190303)

(1)Wang Xiao, Zhou Wenxia, Xu Dongdong, Yin Jianhua. Analysis and verification of fluorescence super-resolution microscopy via polarization modulation in reciprocal space. Journal of the Optical Society of America A, 2021, 38(3): 337-343.
(2)周文霞, 徐东东, 许志兵, 王潇, 尹建华, 荧光偏振调制显微成像技术研究进展. (激光与光电子学进展).

马丹英

2018级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持第九届"研究生创新实验竞赛"培育项目
项目名称：基于拉曼光谱学的胃癌检测

(1)Dan Ying Ma, Linwei Shang, Jinlan Tang, Yilin Bao, Juanjuan Fu, Jianhua Yin. Classifying Breast Cancer Tissue by Raman Spectroscopy with One-dimensional Convolutional Neural Network. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy.
(2)马丹英, 符娟娟, 唐金兰, 等. 乳腺癌组织成分变化的拉曼光谱学研究[J]. 分析化学, 2021, 49(01):144-150.
(3)马丹英, 赵远, 尚林伟, 等. 拉曼光谱用于关节软骨和骨关节炎的研究进展[J]. 光谱学与光谱分析, 2020(7):2029-2034.

陆燕飞

2017级生物医学工程专业学术硕士研究生，2019年度研究生国家奖学金，主持2018年江苏省研究生科研创新计划项目
项目名称：多方位多光谱的肿瘤检测研究(KYCX18_0321)

(1)YanFei Lu, Yuan Zhao, YongKang Zhu, Xinyu Xu*, J.H. Yin*, In situ research and diagnosis of breast cancer by using HOF-ATR-FTIR spectroscopy. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2020, 235, 118178.
(2)乳腺癌的傅里叶变换红外光谱成像研究. 陆燕飞，朱勇康，赵远，徐新宇，尹建华*. 光散射学报, 2019.09.

朱勇康

2017级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持南京航空航天大学2018年研究生创新基地（实验室）开放基金立项资助项目
项目名称：基于SERS技术的骨关节炎拉曼光谱学研究(kfjj20180309)

(1)朱勇康，马丹英，陆燕飞，尚林伟，赵远，张紫薇，尹建华*. 骨关节滑液的表面增强拉曼散射研究. 分析化学, 2020.01.
(2)朱勇康，陆燕飞，尚林伟，赵远，江重宇，徐浩，尹建华*. 生物组织拉曼光谱定量测量的方法研究. 光散射学报, 2019, 31(03): 261-266.

张雅馨

2017级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持第八届"研究生创新实验竞赛"培育项目
项目名称：基于荧光偏振调制的超分辨显微成像技术研究

(1)A novel reconstruction algorithm for polarization modulated fluorescence super-resolution microscopy. Zhang Y, Zhou W, Wang X, Yin J., Optik, 2020, 206, 163358.
(2)王潇*，张雅馨，徐俊琪，陈春晓，尹建华. 一种荧光成像手术导航系统，专利. 201810927271.X.

徐浩

2016级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持第七届"研究生创新实验竞赛"培育项目
项目名称：组织原位内窥光纤拉曼探针研究及设计

(1)徐浩，朱勇康，陆燕飞，尹建华*. 拉曼探头的发展及其生物医学应用. 激光与光电子学进展, 2019, 56(11), 110005.
(2)尹建华*，徐浩，翟明阳，高浩，王潇. 可内窥光纤拉曼探针及检测装置, 授权专利. 申请号201711315638.4.

杨凤

2016级生物医学工程专业学术硕士研究生，主持第七届"研究生创新实验竞赛"培育项目
项目名称：一种红光静脉增强显示装置和方法的设计

(1)Wang X*, Yang F, Yin J. Quantifying the polarization properties of non-depolarizing optical elements with virtual distorting elements., Appl Opt, 2017, 56(10):2589.
(2)王潇*，杨凤，吴曰超，尹建华. 一种控制显微物镜聚焦光场三维偏振方向的装置和方法, 授权专利. 授权公布号CN105911682A.

毛之华

2014级生物医学工程专业学术硕士研南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金项目
项目名称：傅里叶变换红外光谱学成像结合化学计量学方法用于关节软骨的分类识别

(1) Zhi-Hua Mao, Jian-Hua Yin*, Xue-Xi Zhang, Xiao Wang, Yang Xia, Discrimination of healthy and osteoarthritic articular cartilage by Fourier transform infrared imaging and Fisher's discriminant analysis, Biomed. Opt. Express 2016, 7(2) 448-453.
(2) Zhi-Hua Mao?, Yue-Chao Wu?, Xue-Xi Zhang, Hao Gao and Jian-Hua Yin*, Comparative study on identication of healthy and osteoarthritic articular cartilages by fourier transform infrared imaging and chemometrics methods, J Innov Opt Health Sci, 10, 1650054, 2017.
(3) Zhi-Hua MAO, Xue-Xi ZHANG, Yue-Chao WU, Jian-Hua YIN*, XIA Yang, Fourier Transform Infrared Microscopic Imaging and Fisher Discriminant Analysis for Identification of Healthy and Degenerated Articular Cartilage, Chin J Anal Chem 2015，43, 518-522.
(4) Zhi-Hua MAO, Hao Gao, Jian-Hua YIN*, The Classification of Articular Cartilage with Different Preprocessing Methods based on Principal Component Analysis, J Light Scattering, 2016, 28(3) 264-269.