陈端端——北京理工大学医学技术学院副院长

陈端端，教授、博导，北京理工大学医学技术学院副院长兼医工融合研究院副院长。一直从事面向心脑血管疾病和微创介入治疗的动态数字重构、智能虚拟仿真和诊疗辅助决策研究。担任中国研究型医院学会血管医学专委会副主任委员、北京生物医学工程学会理事、北京神经内科学会脑科学与人工智能专委会常务委员等；担任SCI期刊J Eng Med副主编、Front Bioeng Biotech评审编辑等。曾主持国家科技部重点研发计划课题2项、国家自然科学基金4项、北京市重大和重点项目2项；获评国家高层次优秀人才、北京市科技新星、中国发明协会发明创新一等奖等。在MIA、Theranositics、Stroke、JTCVS等期刊发表学术论文50余篇；授权国家发明专利9项（PCT 2项）、实用新型专利9项、软件著作权8项。所研发的主动脉智能诊疗技术已应用于权威医疗机构，直接服务临床。

教育经历：

2005.10–2009.09 英国牛津大学工程科学系 博士

2001.09–2005.07 复旦大学力学与工程科学系 学士

工作经历：

2022.03–至今 北京理工大学医学技术学院 副院长

2016.04–至今 北京理工大学生命学院生物医学工程系 本科专业责任教授

2015.07–至今 北京理工大学生命学院生物医学工程系 教授、博导

2011.12–2015.06 北京理工大学生命学院生物医学工程系 副教授

2011.06–2011.12 北京理工大学生命学院生物医学工程系 讲师

2009.12–2011.04 英国牛津大学工程科学系 博士后

学术任职：

2021.10–至今 中国研究型医院学会血管医学分会 副主任委员。

2018.10–至今 北京生物医学工程学会 理事。

2019.11–至今 北京神经内科学会脑科学与人工智能专业委员会 常务委员。

2021.08–至今 Proc Inst Mech Eng H – J Eng Med（SCI期刊）副主编。

2021.04–至今 Front Bioeng Biotech（SCI期刊）评审编辑。

2020.11–至今 Medicine Novel Tech Devices（中国科技期刊）领域编辑。

讲授课程：

主讲《生物力学与仿真技术》本科生课程

主讲《生物力学与仿真》研究生课程

负责《Biomechanics and Computer Simulation》研究生国际暑期课程

负责《专业实习》实践课程

负责《生物医学工程前沿》研究生导论课程

参与《生物医学工程导论》本科生导论课程

 

 

 

研究领域：

血流功能影像计算、器官灌注计算、血管组织工程研究

基础研究：血管疾病是人类的首要死因，其发病机制、发展预测以及治疗方案的确定需要对血流、血管壁及器官灌注深入理解。本人结合医学影像、智能计算和生物力学，对多种血管疾病进行血流特征研究，提出血流功能学影像计算方法和临床指标；对血管壁组织进行材料属性及组织工程分析，为器械研发及介入手术安全性提供判据；研发器官灌注影像计算模型，为多种脑血管疾病提供量化分析方法。 医学应用：针对多种血管疾病和介入治疗方法，结合人工智能和影像组学方法，实现病灶血管图像自动分割和三维重建，建立智能辅助诊断系统；针对支架等介入手术，结合计算机视觉和生物力学技术，研发虚拟介入手术算法，实现快速、科学、个体化的术前规划；基于多模态医学影像配准、融合技术，建立手术导航和增强显示系统，提高介入手术的操作精度和安全性；开发体外仿生循环系统，结合导航追踪模块和多物理量传感模块，建立手术模拟和智能训练装置，为介入手术提供体外仿生训练平台，为新型介入器材提供评价和检测环境。 

承担科研项目：

1、2021–2025 北京市自然科学基金重点项目（Z210012）项目负责人。

2、2019–2023 国家重点研发计划（2018AAA0102602）课题代理负责人。

3、2018–2020 北京市重大科技计划（Z191100010618004）项目负责人。

4、2019–2022 北京市自然科学基金海淀联合重点项目（L192010）课题负责人。

5、2017–2019 国家重点研发计划（2017YFC0107901）课题负责人。

6、2020–2023 国家自然科学基金面上项目（81970404）项目负责人。

7、2019–2021 国家自然科学基金国际交流项目（81911530224）项目负责人。

8、2018–2020 北京市科技新星支持计划（Z181100006218008）项目负责人。

9、2015–2018 国家自然科学基金面上项目（81471752）项目负责人。

10、2013–2015 国家自然科学基金青年项目（31200704）项目负责人。

软件著作权：

[1] 多网络孔隙介质弹性理论流体转运模拟及结果自动处理与分析系统. 软件著作权授权 2019SR1454774.

[2] B型主动脉夹层智能分割重建与与形态学参数测量系统. 软件著作权授权2020SR0159791.

[3] Multi-plane多模态生理信号分析软件. 软件著作权授权 2020SR0161554.

[4] 心血管生物力学虚拟仿真实验软件. 软件著作权授权 2020SR1040917.

[5] 生物组织内纤维自动处理及分析系统. 软件著作权授权2021SR0550355.

[6] 虚拟支架仿真与支架植入规划系统. 软件著作权授权 2021SR0556522.

[7] 拉伸实验数据自动处理及分析软件V1.0 软件著作权授权 2018SR937770.

 

 

发明公开：

[1]陈端端, 冒鹏志, 祝敏佳, 晏心萍. 瓣膜实时运动状态的表征系统、方法、设备及存储介质[P]. 北京市: CN117618025A, 2024-03-01.

[2]陈端端, 冒鹏志, 祝敏佳, 晏心萍. 网格化表征瓣膜实时运动状态的系统、方法、设备及介质[P]. 北京市: CN117297664A, 2023-12-29.

[3]张金会, 曹城玮, 高玥扬, 李峥, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 胡兴. 一种基于图像分割与中心线提取的血管三维重建方法[P]. 北京市: CN117237536A, 2023-12-15.

[4]边英男, 赵昆, 冒鹏志, 陈端端, 王林林, 吕帅. 介入式超声装置[P]. 上海市: CN116983016A, 2023-11-03.

[5]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 高玥扬, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种具备强偏转性能的软磁性导引导丝及其制备方法[P]. 北京市: CN116631759A, 2023-08-22.

[6]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 高玥扬, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种具有生物相容性的磁导丝的制备方法[P]. 北京市: CN116555941A, 2023-08-08.

[7]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 高玥扬, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种力感知传感器的制备方法及应用方法[P]. 北京市: CN116439847A, 2023-07-18.

[8]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 高玥扬, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种基于亥姆霍兹线圈的磁性导丝操纵系统及操纵方法[P]. 北京市: CN116421314A, 2023-07-14.

[9]张金会, 吴志伟, 魏思亿, 陈端端, 李峥, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种磁性导丝实时动态模型构建与模拟方法[P]. 北京市: CN116362040A, 2023-06-30.

[10]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 高玥扬, 赵若彤, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种磁性导引导丝偏转控制模型的构建方法及装置[P]. 北京市: CN116269761A, 2023-06-23.

[11]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 一种具备流线体头端的磁驱动导丝及其制备方法和应用[P]. 北京市: CN116198157A, 2023-06-02.

[12]张金会, 魏思亿, 吴志伟, 陈端端, 李峥, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘欣, 曹城玮, 胡兴. 含冻干水凝胶涂层的软磁性导引导丝及其制备方法[P]. 北京市: CN116159194A, 2023-05-26.

[13]陈端端, 李泽燕, 苏星宇, 石悦, 仰若水. 一种生物组织材料属性特征计算和分析方法[P]. 浙江省: CN116051503A, 2023-05-02.

[14]祝敏佳, 陈俊, 杜昊, 陈端端, 付天翔. 一种血栓导流支架[P]. 上海市: CN115399928A, 2022-11-29.

[15]陈端端, 梁世超, 袁盼盼, 李世龙, 石悦, 仰若水. 一种量化介入手术操作行为的训练系统及其方法[P]. 北京市: CN115273591A, 2022-11-01.

[16]陈端端, 梁世超, 李世龙, 袁盼盼, 石悦, 仰若水. 一种体内多通道同步压力监测系统[P]. 北京市: CN115177228A, 2022-10-14.

[17]张金会, 魏思亿, 陈端端, 孙中奇, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘健. 一种软磁性导引导丝制备方法与模具及模具的制备方法[P]. 北京市: CN115091663A, 2022-09-23.

[18]陈端端, 张薛欢, 张栩阳, 仰若水. 一种四维血管重建方法和力学计算方法[P]. 北京市: CN115019014A, 2022-09-06.

[19]张金会, 魏思亿, 陈端端, 孙中奇, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘健. 一种软磁性导引导丝及其制备方法[P]. 北京市: CN114959944A, 2022-08-30.

[20]闫天翼, 石忠焱, 闫子龙, 江波, 陈端端, 刘田田, 张江涛, 裴广盈, 张健, 吴景龙. 一种闭环自适应交流电刺激神经网络调控方法及系统[P]. 北京市: CN114870249A, 2022-08-09.

[21]陈端端, 张薛欢, 张栩阳, 梁世超, 程国良, 仰若水. 一种基于多模态影像的血管易损斑块评估方法[P]. 北京市: CN114841991A, 2022-08-02.

[22]陈端端, 姚韵楚, 梅玉倩, 程国良, 李振锋, 张薛欢. 一种载瘤血管的动脉瘤区域定位方法[P]. 北京市: CN114299021A, 2022-04-08.

[23]陈端端, 程国良, 张栩阳, 李振锋, 梁世超, 张薛欢. 适用于复杂多腔三维模型的骨架线提取方法[P]. 北京市: CN114119620A, 2022-03-01.

[24]陈端端, 张栩阳, 李振锋, 梁世超, 张薛欢. 基于三维体素化结构的血管重构方法、评价方法及系统[P]. 北京市: CN113763543A, 2021-12-07.

[25]贾贺月, 熊江, 陈端端, 贾秋平. 一种采用生物材料构建主动脉夹层模型的方法[P]. 北京市: CN113611201A, 2021-11-05.

[26]闫天翼, 江波, 石忠焱, 陈端端, 张津溥, 刘田田, 裴广盈, 张健. 一种基于神经反馈的多模态数据采集设备[P]. 北京市: CN113397502A, 2021-09-17.

[27]张金会, 刘欣, 谷少萌, 夏元清, 孙中奇, 陈端端, 闫莉萍, 戴荔, 邹伟东, 翟弟华. 一种基于Mckibben型气动人工肌肉驱动的可伸缩仿生象鼻装置[P]. 北京市: CN113290550A, 2021-08-24.

[28]陈端端, 姚韵楚, 李振锋, 梅玉倩, 祝敏佳. 一种评估主动脉夹层远端破口封堵治疗方案的方法及装置[P]. 北京市: CN113143458A, 2021-07-23.

[29]闫天翼, 王恒, 陈端端, 王丽, 索鼎杰, 仰若水, 王晨宇, 闫子龙, 吴景龙. 一种位置及方向可调且抗寄生电容的电刺激电极[P]. 北京市: CN113082510A, 2021-07-09.

[30]陈端端, 张薛欢, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 张栩阳. 介入术后血管再撕裂风险预测方法及其系统与设备[P]. 北京市: CN112164467A, 2021-01-01.

[31]闫天翼, 刘思宇, 王凯, 张德雨, 陈端端, 王欣, 邵祎琦, 徐自翀, 倪传城, 吴景龙. 一种人机融合脑控机器人系统[P]. 北京市: CN112008725A, 2020-12-01.

[32]邓一鸣, 缪中荣, 高峰, 陈端端. 一种颅内动脉斑块回收切割支架[P]. 北京市: CN111973325A, 2020-11-24.

[33]闫天翼, 刘思宇, 张德雨, 王凯, 陈端端, 王涵晓, 范宇昂, 康诺千, 吴景龙. 一种阿尔兹海默病神经反馈康复系统[P]. 北京市: CN111956933A, 2020-11-20.

[34]闫天翼, 王凯, 刘思宇, 张德雨, 陈端端, 唐浩展, 张弈诚, 瑚耘慷, 吴景龙. 基于动态SSVEP范式的脑机接口系统实现方法及装置[P]. 北京市: CN111930238A, 2020-11-13.

[35]徐远清, 李想, 陈端端, 唐晓英. 颈动脉弹性斑块流固耦合特性IB-LBM数值模拟方法[P]. 北京市: CN111767683A, 2020-10-13.

[36]熊江, 陈端端, 周国敬, 祝敏佳, 梅玉倩, 李振锋, 梁世超, 李旭辉. 优化分支血流分布的腔内修复装置[P]. 北京市: CN110974484A, 2020-04-10.

[37]闫天翼, 石忠焱, 陈端端, 仰若水, 吴景龙. 一种差频电干扰设备、系统及方法[P]. 北京市: CN110917496A, 2020-03-27.

[38]郭立伟, 陈端端, 李泽燕, 梅玉倩, 李振锋. 一种脑环境参数确定装置、方法及电子设备[P]. 北京市: CN110795808A, 2020-02-14.

[39]陈端端, 张栩阳, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 石悦. 一种夹层动脉分割方法及装置[P]. 北京市: CN110796670A, 2020-02-14.

[40]陈端端, 张薛欢, 梅玉倩, 李振锋, 石悦. 颅内动脉瘤虚拟支架诊疗系统及其诊疗方法[P]. 北京市: CN110782988A, 2020-02-11.

[41]梅玉倩, 陈端端, 李振锋, 梁世超. 基于个体化病人建立的颅内动脉瘤生长破裂风险评估方法[P]. 北京市: CN110782993A, 2020-02-11.

[42]陈端端, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 石悦. 血管模型建立方法、装置及可读取存储介质[P]. 北京市: CN110742688A, 2020-02-04.

[43]陈端端, 张依伦, 许欢明, 李振锋, 梅玉倩, 石悦. 动脉夹层手术评估方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 北京市: CN110742689A, 2020-02-04.

[44]陈端端, 祝敏佳, 熊江, 石悦, 许弋, 尚再艳, 刘冰. 分体组合式腔内修复器械[P]. 北京市: CN110680578A, 2020-01-14.

[45]闫天翼, 张德雨, 刘思宇, 田振铎, 陈端端, 吴景龙. 一种物品标记方法、装置、设备和介质[P]. 北京市: CN109816406A, 2019-05-28.

[46]韩璎, 闫天翼, 刘思宇, 张德雨, 赵明艳, 陈端端, 陈奕如, 秦文硕, 吴景龙. 一种脑电信号分类方法、装置、设备和介质[P]. 北京市: CN109766845A, 2019-05-17.

[47]陈端端, 李旭辉, 李振锋, 闫天翼, 许欢明, 石悦. 主动脉夹层的模型建立方法、模型及模拟手术检测方法[P]. 北京市: CN109700527A, 2019-05-03.

[48]闫天翼, 王璐瑶, 贾世魁, 陈端端, 顾逸飞, 赵子铭, 吴景龙. 触觉刺激装置及触觉脑图谱测量系统[P]. 北京市: CN109106370A, 2019-01-01.

[49]闫天翼, 陈端端, 吴景龙, 石忠焱, 徐奥, 陈亦如, 王沁妍, 钟允寒. 脑电帽伸缩式脑电采集干电极和系统[P]. 北京市: CN108937924A, 2018-12-07.

[50]闫天翼, 陈端端, 高闯, 吴景龙, 谢觉如, 刘云舟, 毕泽伦, 蒋铠阳, 方宇辰. 基于体积的触觉检测设备[P]. 北京市: CN108903919A, 2018-11-30.

[51]陈卫衡, 陈端端, 何海军, 李泰贤, 李*, 王荣田, 闫天翼. 股骨头图像分析方法、装置、服务器和介质[P]. 北京市: CN108921832A, 2018-11-30.

[52]闫天翼, 陈端端, 沈亚奇, 李章平, 吴景龙. 差频电刺激设备、系统及方法[P]. 北京: CN108310639A, 2018-07-24.

[53]陈端端, 韦建雍, 熊江, 韩晓峰, 刘明远, 闫天翼. 虚拟支架在血管内扩张的模拟方法、装置及电子设备[P]. 北京: CN107978372A, 2018-05-01.

[54]陈端端, 许欢明, 李振锋, 闫天翼, 石悦, 岳轶翔. 训练方法及支架介入手术训练系统[P]. 北京: CN107545809A, 2018-01-05.

[55]陈端端, 李振锋, 许欢明, 闫天翼, 石悦, 岳轶翔. 一种手术模拟设备及手术模拟系统[P]. 北京: CN107527543A, 2017-12-29.

[56]陈端端, 许欢明, 滕忠照, 岳轶翔, 熊江, 徐继东. 一种主动脉夹层膜片组织力学属性测定装置及其方法[P]. 北京: CN106872272A, 2017-06-20.

[57]陈端端, 岳轶翔, 徐继东. 骨骼CT值与弹性模量关系确定方法及其试验加载装置[P]. 北京: CN106447787A, 2017-02-22.

[58]陈端端, 闫天翼, 高天欣, 徐远清, 刘伟峰, 唐晓英. 支架模拟方法[P]. 北京: CN105243686A, 2016-01-13.

发明授权：

[1]贾贺月, 熊江, 陈端端, 贾秋平. 一种采用生物材料构建主动脉夹层模型的方法[P]. 北京市: CN113611201B, 2023-12-22.

[2]闫天翼, 王恒, 陈端端, 王丽, 索鼎杰, 仰若水, 王晨宇, 闫子龙, 吴景龙. 一种位置及方向可调且抗寄生电容的电刺激电极[P]. 北京市: CN113082510B, 2023-10-20.

[3]陈端端, 梁世超, 袁盼盼, 李世龙, 石悦, 仰若水. 一种量化介入手术操作行为的训练系统及其方法[P]. 北京市: CN115273591B, 2023-07-25.

[4]闫天翼, 石忠焱, 闫子龙, 江波, 陈端端, 刘田田, 张江涛, 裴广盈, 张健, 吴景龙. 一种闭环自适应交流电刺激神经网络调控方法及系统[P]. 北京市: CN114870249B, 2023-06-13.

[5]徐远清, 李想, 陈端端, 唐晓英. 颈动脉弹性斑块流固耦合特性IB-LBM数值模拟方法[P]. 北京市: CN111767683B, 2023-06-06.

[6]梅玉倩, 陈端端, 李振锋, 梁世超. 基于个体化病人建立的颅内动脉瘤生长破裂风险评估方法[P]. 北京市: CN110782993B, 2023-04-11.

[7]邓一鸣, 缪中荣, 高峰, 陈端端. 一种颅内动脉斑块回收切割支架[P]. 北京市: CN111973325B, 2023-04-07.

[8]张金会, 魏思亿, 陈端端, 孙中奇, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘健. 一种软磁性导引导丝及其制备方法[P]. 北京市: CN114959944B, 2023-03-21.

[9]张金会, 魏思亿, 陈端端, 孙中奇, 赵若彤, 高玥扬, 谷少萌, 刘健. 一种软磁性导引导丝制备方法与模具及模具的制备方法[P]. 北京市: CN115091663B, 2023-02-24.

[10]闫天翼, 江波, 石忠焱, 陈端端, 张津溥, 刘田田, 裴广盈, 张健. 一种基于神经反馈的多模态数据采集设备[P]. 北京市: CN113397502B, 2022-11-08.

[11]陈端端, 张薛欢, 梅玉倩, 李振锋, 石悦. 颅内动脉瘤虚拟支架模拟方法[P]. 北京市: CN110782988B, 2022-11-01.

[12]闫天翼, 王凯, 刘思宇, 张德雨, 陈端端, 唐浩展, 张弈诚, 瑚耘慷, 吴景龙. 基于动态SSVEP范式的脑机接口系统实现方法及装置[P]. 北京市: CN111930238B, 2022-08-05.

[13]陈端端, 张栩阳, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 石悦. 一种夹层动脉分割方法及装置[P]. 北京市: CN110796670B, 2022-07-26.

[14]陈端端, 张薛欢, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 张栩阳. 介入术后血管再撕裂风险预测方法及其系统与设备[P]. 北京市: CN112164467B, 2022-07-08.

[15]闫天翼, 刘思宇, 王凯, 张德雨, 陈端端, 王欣, 邵祎琦, 徐自翀, 倪传城, 吴景龙. 一种人机融合脑控机器人系统[P]. 北京市: CN112008725B, 2022-05-31.

[16]闫天翼, 刘思宇, 张德雨, 王凯, 陈端端, 王涵晓, 范宇昂, 康诺千, 吴景龙. 一种阿尔兹海默病神经反馈康复系统[P]. 北京市: CN111956933B, 2022-05-03.

[17]陈端端, 张依伦, 许欢明, 李振锋, 梅玉倩, 石悦. 动脉夹层手术评估方法、装置、电子设备及存储介质[P]. 北京市: CN110742689B, 2021-11-23.

[18]韩璎, 闫天翼, 刘思宇, 张德雨, 赵明艳, 陈端端, 陈奕如, 秦文硕, 吴景龙. 一种脑电信号分类方法、装置、设备和介质[P]. 北京市: CN109766845B, 2021-09-24.

[19]陈端端, 李振锋, 梅玉倩, 梁世超, 石悦. 血管模型建立方法、装置及可读取存储介质[P]. 北京市: CN110742688B, 2021-05-25.

[20]闫天翼, 张德雨, 刘思宇, 田振铎, 陈端端, 吴景龙. 一种物品标记方法、装置、设备和介质[P]. 北京市: CN109816406B, 2021-01-22.

[21]陈端端, 李旭辉, 李振锋, 闫天翼, 许欢明, 石悦. 主动脉夹层的模型建立方法、模型及模拟手术检测方法[P]. 北京市: CN109700527B, 2021-01-12.

[22]陈端端, 李振锋, 许欢明, 闫天翼, 石悦, 岳轶翔. 一种手术模拟设备及手术模拟系统[P]. 北京市: CN107527543B, 2020-10-27.

[23]陈端端, 许欢明, 滕忠照, 岳轶翔, 熊江, 徐继东. 一种主动脉夹层膜片组织力学属性测定装置及其方法[P]. 北京市: CN106872272B, 2019-06-14.

[24]陈端端, 岳轶翔, 徐继东. 骨骼CT值与弹性模量关系确定方法[P]. 北京市: CN106447787B, 2019-04-02.

[25]陈端端, 闫天翼, 高天欣, 徐远清, 刘伟峰, 唐晓英. 支架模拟方法[P]. 北京市: CN105243686B, 2018-08-31.

实用新型：

[1]李海洋, 石悦, 陈端端, 薛源, 王世攀, 姜文剑. 一种具有打结位点的人工血管[P]. 北京市: CN218220394U, 2023-01-06.

[2]陈端端, 张薛欢, 熊江, 李振锋, 梁世超, 张栩阳, 石悦, 项琪. 分体组合式腔内修复器械及输送装置[P]. 北京市: CN216876727U, 2022-07-05.

[3]贾贺月, 熊江, 陈端端, 卻逸夫, 贾秋平. 一种基于生物材料主动脉模型的体外循环平台[P]. 北京市: CN215814739U, 2022-02-11.

[4]贾贺月, 熊江, 陈端端, 卻逸夫, 贾秋平. 一种构建生物材料主动脉夹层模型的冲具[P]. 北京市: CN215814740U, 2022-02-11.

[5]陈端端, 梅玉倩, 李振锋, 祝敏佳, 付天翔. 一种远端破口封堵装置[P]. 北京市: CN214907572U, 2021-11-30.

[6]邓一鸣, 缪中荣, 高峰, 陈端端. 一种颅内动脉斑块回收切割支架[P]. 北京市: CN213665991U, 2021-07-13.

[7]崔永亮, 陈端端, 祝敏佳, 范志敏, 周国敬, 鲍思达. 一种医用导丝分流控制Y阀[P]. 北京市: CN212914172U, 2021-04-09.

[8]陈端端, 祝敏佳, 熊江, 石悦, 许弋, 尚再艳, 刘冰. 分体组合式腔内修复器械[P]. 北京市: CN211213712U, 2020-08-11.

[9]陈端端, 李振锋, 许欢明, 闫天翼, 石悦, 岳轶翔. 支架输送装置及支架输送系统[P]. 北京市: CN210009188U, 2020-02-04.

[10]闫天翼, 陈端端, 石忠焱, 张鑫鑫, 冀宇, 郑峙岳, 李炫霖, 孙杰. 具有多采集爪的电极、莲花形电极、脑电帽[P]. 北京市: CN209629651U, 2019-11-15.

[11]闫天翼, 石忠焱, 陈端端, 吴景龙, 徐奥, 陈亦如, 王沁妍, 钟允寒. 脑电帽伸缩式脑电采集干电极和系统[P]. 北京市: CN209490010U, 2019-10-15.

[12]闫天翼, 王璐瑶, 贾世魁, 陈端端, 顾逸飞, 赵子铭, 吴景龙. 触觉刺激装置及触觉脑图谱测量系统[P]. 北京市: CN209377571U, 2019-09-13.

[13]闫天翼, 陈端端, 高闯, 吴景龙, 谢觉如, 刘云舟, 毕泽伦, 蒋铠阳, 方宇辰. 基于体积的触觉检测设备[P]. 北京市: CN209346999U, 2019-09-06.

[14]闫天翼, 陈端端, 石忠焱, 张鑫鑫, 沈俊杰, 王泽浩, 张维地. 弹簧及脑电波测量装置[P]. 北京市: CN209164444U, 2019-07-26.

 教材及专著：

[1]、J Zhang, Y Xia, Z Sun, D Chen. Networked and Event-Triggered Control Approaches in Cyber-Physical Systems. ISBN 9781032197944. 2022, CRC Press.

[2]、《中国心血管医疗器械产业创新白皮书》2021，编委

英文论文：

[1] J Dong, Y Mei, X Bai, X Tong, A Dmytriw, B Yang, T Wang, A Patel, X Yang, M Li, R Yang, D Chen*, L Jiao*. Hemodynamic differences between basilar artery fenestration and normal vertebrobasilar artery: a pilot study. Front Neurology. 2022, DOI: 10.3389/fneur.2021.766174.

[2] D Chen*, X Zhang, Y Mei, F Liao, H Xu, Z Li, Q Xiao, W Guo, H Zhang, T Yan*, J Xiong*, Y Ventikos. Multi-stage learning for segmentation of aortic dissections using a prior aortic anatomy simplification. Medical Image Analysis. 2021, 69:101931.

[3] D Chen, S Liang, Z Li, Y Mei*, H Dong, Y Ma, J Zhao, S Xu, J Zheng, J Xiong*. A mock circulation loop for in vitro hemodynamic evaluation of aorta: application in aortic dissection. J Endovas Therapy. 2021, DOI: 10.1177/15266028211034863.

[4] C Stokes, M Bonfanti, Z Li, J Xiong, D Chen, S Balabani, V Díaz-Zuccarini*. A novel MRI-based data fusion methodology for efficient, personalised, compliant simulations of aortic haemodynamics. J Biomech. 2021, 129: 110793.

[5] J Zhang, D Chen*, G Shen, Z Sun*, Y Xia. Disturbance observer based adaptive fuzzy sliding mode control: a dynamic sliding surface approach. Automatica. 2021: 109606.

[6] L Wang#, J Zhang#, T Liu, D Chen, D Yang, R Go, J Wu, T Yan*. Prediction of cognitive task activations via resting-state functional connectivity networks: an EEG study. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems. 2021. DOI: 10.1109/TCDS.2020. 3031604.

[7] Z Li, S Liang, H Xu, M Zhu, Y Mei, J Xiong, D Chen*. Flow analysis of aortic dissection: comparison of inflow boundary conditions for computational models based on 4D PCMRI and Doppler ultrasound. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2021. 24: 1251-1262.

[8] L Wang, C Li*, D Chen, X Lv, R Go,J Wu, T Yan*. Hemodynamic response varies across tactile stimuli with different temporal structures. Human Brain Mapping. 2021,42: 587-597.

[9] T Lyu, G Yang, X Zhao, H Shu, L Luo, D Chen, J Xiong, J Yang, S Li, J.L. Coatrieux, Y Chen*. Dissected aorta segmentation using convolutional neural networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2021, 211: 106417.

[10] X Tong#, J Dong#, G Zhou, X Zhang, A Wang, Z Ji, L Jiao, Y Mei*, D Chen. Hemodynamic effects of size and location of basilar artery fenestrations associated to pathological implications. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering.2021, 37: e3507.

[11] W Sun, H Xu, J Xiong, Z Li, Y Chen, G Yang, H Shu*, D Chen*. 3D morphologic findings before and after thoracic endovascular aortic repair for type B aortic dissection. Annals of Vascular Surgery. 2021, 74: 220-228.

[12] H Xu#, J Xiong#, X Han#, Y Mei, Y Shi, D Wang, M Zhang, D Chen*. Computed tomography based hemodynamic index for aortic dissection. Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery. 2021, 162: e165-e176.

[13] G Lei, Y Xia*, D Zhai, W Zhang, D Chen, D Wang. StainCNNs: An efficient stain feature learning method. Neurocomputing. 2020, 406: 267-273.

[14] H Wang, Z Shi, W Sun, J Zhang, J Wang, Y Shi, R Yang, C Li, D Chen*, J Wu*, G Guo, Y Xu. Development of a non-invasive Deep Brain stimulator with precise positioning and real-time monitoring of bioimpedance. Frontiers in Neuroinformatics. DOI: 10.3389/fninf.2020.574189.

[15] Y Mei#, H Xu#, W Ma, Z Li, R Yang, H Yuan, Y Peng, M Wu, Z Chen, W Guo, T Gao*, J Xiong*, D Chen. Retrograde branched extension limb assembling stent of pararenal abdominal aortic aneurysm: A longitudinal hemodynamic analysis for stent graft migration. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 2020, 36: e3394.

[16] C Liu#, W Yu, D Chen, Y Shi, Z Li, C Gu*. Adventitial collagen crosslink reduces intimal hyperplasia in a rabbit arteriovenous graft model. Journal of Surgical Research. 2020, 246: 550-559.

[17] P Zhu#, X Li, A Li, Y Liu, D Chen, Y Xu*. Simulation study on the mass transport based on the ciliated dynamic system of the respiratory tract. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019, 2019: 6036248.

[18] Bai, Zhile; Chen, Duanduan; Wang, Luyao; Zhao, Yu; Liu, Tiantian; Yu, Yun; Yan, Tianyi*; Cheng, Yong*.Cerebrospinal Fluid and Blood Cytokines as Biomarkers for Multiple Sclerosis: A Systematic Review and Meta-Analysis of 226 Studies With 13,526 Multiple Sclerosis Patients.Frontiers in Neuroscience, 2019, 13: 1026. 

[19] Guo, Liwei; Li, Zeyan; Lyu, Jinhao; Mei, Yuqian; Vardakis, John C; Chen, Duanduan*; Han, Cong*; Lou, Xin; Ventikos, Yiannis.On the Validation of a Multiple-Network Poroelastic Model Using Arterial Spin Labeling MRI Data.Frontiers in Computational Neuroscience, 2019, 13: 60. 

[20] Deng, Yiming; Chen, Duanduan; Wang, Luyao; Gao, Feng; Jin, Bo; Lv, Hong; Zhang, Guojun; Sun, Xuan; Liu, Lian; Mo, Dapeng; Ma, Ning; Song, Ligang; Huo, Xiaochuan; Yan, Tianyi*; Miao, Zhongrong*.Silencing of Long Noncoding RNA Nespas Aggravates Microglial Cell Death and Neuroinflammation in Ischemic Stroke.Stroke, 2019, 50(7): 1850-1858. 

[21] Yue, Yue; Yang, Haisheng; Li, Yan; Zhong, Honggang; Tang, Qi; Wang, Jiantong; Wang, Rongtian; He, Haijun; Chen, Weiheng; Chen, Duanduan*.Combining ultrasonic and computed tomography scanning to characterize mechanical properties of cancellous bone in necrotic human femoral heads.Medical Engineering & Physics, 2019, 66: 12-17.

[22] Xu, Huanming; Mei, Yuqian; Han, Xiaofeng; Wei, Jianyong; Watton, Paul N.; Jia, Wan; Li, Anqiang; Chen, Duanduan*; Xiong, Jiang*.Optimization schemes for endovascular repair with parallel technique based on hemodynamic analyses.International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, 2019, 35(6): e3197..

[23] Deng, Yiming; Chen, Duanduan; Gao, Feng; Lv, Hong; Zhang, Guojun; Sun, Xuan; Liu, Lian; Mo, Dapeng; Ma, Ning; Song, Ligang; Huo, Xiaochuan; Yan, Tianyi; Zhang, Jingbo*; Miao, Zhongrong*.Exosomes derived from microRNA-138-5p-overexpressing bone marrow-derived mesenchymal stem cells confer neuroprotection to astrocytes following ischemic stroke via inhibition of LCN2.Journal of Biological Engineering, 2019, 13(1): 71. 

[24] Yan, Tianyi*; Wang, Yonghao; Weng, Zizheng; Du, Wenying; Liu, Tiantian; Chen, Duanduan; Li, Xuesong; Wu, Jinglong; Han, Ying*.Early-Stage Identification and Pathological Development of Alzheimer's Disease Using Multimodal MRI.Journal of Alzheimer's Disease, 2019, 68(3): 1013-1027. 

[25] JLi, Jing; Chen, Duanduan; Tang, Xiaoying*; Li, Hanjun.On the protective capacity of a safety vest for the thoracic injury caused by falling down.BioMedical Engineering Online, 2019, 18: 40. 

[26] Xie, Yunyan; Liu, Tiantian; Ai, Jing; Chen, Duanduan; Zhuo, Yiran; Zhao, Guanglei; He, Shuai; Wu, Jinglong; Han, Ying*; Yan, Tianyi*.Changes in Centrality Frequency of the Default Mode Network in Individuals With Subjective Cognitive Decline.Frontiers in Aging Neuroscience, 2019, 11: 118. 

[27] D Chen*, J Wei, Y Deng, H Xu, Z Li, H Meng, X Han, Y Wang, J Wan, T Yan*, J Xiong*, X Tang. Virtual stenting with simplex mesh and mechanical contact analysis for real-time planning of thoracic endovascular aortic repair. Theranostics. 2018, 8: 5758-71.

[28] Deng, Yiming; Wang, Luyao; Sun, Xuan; Liu, Lian; Zhu, Meifang; Wang, Chunxue; Sui, Binbin; Shen, Mi; Gu, Weibin; Mo, Dapeng; Ma, Ning; Song, Ligang; Li, Xiaoqing; Huo, Xiaochuan; Miao, Zhongrong; Chen, Duanduan*; Gao, Feng*.Association Between Cerebral Hypoperfusion and Cognitive Impairment in Patients With Chronic Vertebra-Basilar Stenosis.Frontiers in Psychiatry, 2018, 9: 455. 

[29] G Pei, J Wu, D Chen, G Guo, S Liu, M Hong, T Yan*. Effects of an Integrated Neurofeedback System with Dry Electrodes: EEG Acquisition and Cognition Assessment. Sensors. 2018, 18: 3396.

[30] T Yan*, X Dong, N Mu, T Liu, D Chen, L Deng, C Wang, L Zhao. Positive classification advantage: tracing the time course based on brain oscillation. Frontiers in Human Neuroscience. 2018, 11:659.

[31] Y Deng#, D Chen#, L Wang, F Gao, X Sun, L Liu, K Lei, S Wang, D Mo, N Ma, L Song, X Huo, X Xu, T Yan*, Z Miao*. Visual field impairment predicts recurrent stroke after acute posterior circulation stroke and transient ischemic attack. CNS Neuroscience & Therapeutics. 2018, 24: 154-161.

[32] Chu Yakui; Yang Jian*; Ma Shaodong; Ai Danni; Li Wenjie; Song Hong; Li Liang; Chen Duanduan; Chen Lei; Wang Yongtian.Registration and fusion quantification of augmented reality based nasal endoscopic surgery.Medical Image Analysis, 2017, 42: 241-256. 

[33] Zhao, Yitian; Zheng, Yalin; Liu, Yonghuai; Yang, Jian*; Zhao, Yifan; Chen, Duanduan; Wang, Yongtian.Intensity and Compactness Enabled Saliency Estimation for Leakage Detection in Diabetic and Malarial Retinopathy.IEEE Transactions on Medical Imaging, 2017, 36(1): 51-63. 

[34] J Xiong#*, C Chen#, Z Wu, D Chen, W Guo*. Recent evolution in use and effectiveness in mainland China of thoracic endovascular aortic repair of type B aortic dissection. Scientific Reports. 2017, 7:17350.

[35] H Xu#, Z Li#, H Dong, Y Zhang, J Wei, P Watton, W Guo, D Chen*, J Xiong*. Hemodynamic parameters that may predict false-lumen growth in type-B aortic dissection after endovascular repair: A preliminary study on long-term multiple follow-ups. Medical Engineering & Physics. 2017, 50:12-21.

[36] Z Wu, J Yi, H Xu, W Guo, L Wang, D Chen*, J Xiong*. The significance of the angle between superior mesenteric artery and aorta in spontaneous isolated superior mesenteric artery dissection. Annals of Vascular Surgery. 2017, 45: 117-126.

[37]K. Shinohara; D. Chen; T. Nishida; K. Misaki; S. Yonemura; H. Hamada.Absence of Radial Spokes in Mouse Node Cilia Is Required for Rotational Movement but Confers Ultrastructural Instability as a Trade-Off.Developmental Cell, 2015, 35(2): 236-46. 

[38]D. Chen; J. Ren; Y. Mei; Y. Xu.The respiratory ciliary motion produced by dynein activity alone: A computational model of ciliary ultrastructure.Technol Health Care, 2015, 23 Suppl 2: 86. 

[39]Y. Mei; M. Muller-Eschner; J. Yi; Z. Zhang; D. Chen; M. Kronlage; H. von Tengg-Kobligk; H. U. Kauczor; D. Bockler; S. Demirel.Hemodynamics analyses in treated and untreated carotid arteries of the same patient: A preliminary study based on three patient cases.Biomed Mater Eng, 2015, 26 Suppl 1: 309. 

[40]S. Demirel; D. Chen; Y. Mei; S. Partovi; H. von Tengg-Kobligk; M. Dadrich; D. Bockler; H. U. Kauczor; M. Muller-Eschner.Comparison of morphological and rheological conditions between conventional and eversion carotid endarterectomy using computational fluid dynamics - a pilot study.Vascular, 2015, 23(5): 474-482. 

[41]Tucker, R. P.*; Henningsson, P.; Franklin, S. L.; Chen, D.; Ventikos, Y.; Bomphrey, R. J.; Thompson, M. S. See-saw rocking: an in vitro model for mechanotransduction research.Journal of the Royal Society Interface, 2014, 11(97): 20140330. 

[42]Peng, Yuhua; Wu, Yaqin; Tang, Xiaoying; Liu, Weifeng; Chen, Duanduan; Gao, Tianxin; Xu, Yong*; Zeng, Yanjun.Numerical simulation and comparative analysis of flow field in axial blood pumps.Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, 2014, 17(7): 723-727. 

[43]Chen, Duanduan*; Norris, Dominic; Ventikos, Yiannis.Chemosignalling, mechanotransduction and ciliary behaviour in the embryonic node: Computational evaluation of competing theories.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers - Part H: Journal of Engineering in Medicine , 2014, 228(5): 465-476. 

[44]Kyosuke Shinohara; Duanduan Chen; Tomoki Nishida; Toshiaki Hasegawa; Hiroshi Hamada.B113 Study on structure and motion of nodal cilia that determine left-right axis of the mouse embryo.The Proceedings of the JSME Conference on Frontiers in Bioengineering, 2014, 2014.25(0): 53-54. 

[45]Chen, Duanduan*; Zhong, Yi; Shinohara, Kyosuke; Nishida, Tomoki; Hasegawa, Toshiaki; Hamada, Hiroshi.The dynein-triggered ciliary motion in embryonic nodes: an exploratory study based on computational models.Bio-medical Materials and Engineering, 2014, 24(6): 2495-2501. 

[46]Deng, Hong-Bin; Xu, Yuan-Qing; Chen, Duan-Duan; Dai, Hu; Wu, Jian; Tian, Fang-Bao*.On numerical modeling of animal swimming and flight.Computational Mechanics, 2013, 52(6): 1221-1242. 

[47]Chen, Duanduan; Mueller-Eschner, Matthias; Kotelis, Drosos; Boeckler, Dittmar; Ventikos, Yiannis; von Tengg-Kobligk, Hendrik*.A longitudinal study of Type-B aortic dissection and endovascular repair scenarios: Computational analyses.Medical Engineering & Physics, 2013, 35(9): 1321-1330. 

[48]Chen, Duanduan*; Mueller-Eschner, Matthias; von Tengg-Kobligk, Hendrik; Barber, David; Boeckler, Dittmar; Hose, Rod; Ventikos, Yiannis.A patient-specific study of type-B aortic dissection: evaluation of true-false lumen blood exchange.BioMedical Engineering Online, 2013, 12: 65. 

[49]Chen, Duanduan; Mueller-Eschner, Matthias; Rengier, Fabian; Kotelis, Drosos; Boeckler, Dittmar; Ventikos, Yiannis; Xu, Yong; Zeng, Yanjun*; Peng, Yuhua; von Tengg-Kobligk, Hendrik.A Preliminary Study of Fast Virtual Stent-Graft Deployment: Application to Stanford Type B Aortic Dissection Regular Paper.International Journal of Advanced Robotic Systems, 2013, 10: 154. 

[50]Tang, Xiaoying; Xia, Li; Liu, Weifeng; Peng, Yuhua*; Chen, Duanduan; Gao, Tianxin; Zeng, Yanjun.Analysis of Frequency Domain of EEG Signals in Clinical Location of Epileptic Focus.Clinical EEG and Neuroscience, 2013, 44(1): 25-30. 

中文期刊论文：

[1]王旭, 王海美, 陈松浩, 冯天笑, 卜寒梅, 朱立国, 陈端端, 魏戌. 旋提手法治疗神经根型颈椎病的应力及椎间孔形态学特征：三维有限元分析[J]. 中国组织工程研究, 1-7.

[2]李世龙, 梁世超, 袁盼盼, 熊江, 许尚栋, 陈端端. 基于体外仿生循环实验的B型夹层腔间压力功能评估[J]. 北京生物医学工程, 2023, 42 (05): 475-482.

[3]李飞, 张栩阳, 梁世超, 郑军, 许尚栋, 陈端端. 基于YOLO算法的血管介入导丝检测[J]. 北京生物医学工程, 2023, 42 (04): 341-347.

[4]姚韵楚, 彭飞, 张薛欢, 梁世超, 刘爱华, 陈端端. 颅内动脉瘤快速虚拟支架和血流动力学数值模拟研究[J]. 中国脑血管病杂志, 2022, 19 (08): 554-560.

[5]张栩阳, 姚韵楚, 石悦, 佟鑫, 梁昕语, 童薪宇, 刘爱华, 陈端端. 基于自适应采样与Dense机制的颅内动脉瘤血管多结构分割[J]. 数据采集与处理, 2022, 37 (04): 766-775.

[6]贾贺月, 梁世超, 梅菲, 左尚维, 陈端端, 熊江. 基于术中测压的Stanford B型主动脉夹层真假腔压力变化的初步研究[J]. 中国血管外科杂志(电子版), 2022, 14 (01): 42-47.

[7]周国敬, 梁世超, 李振锋, 梅玉倩, 熊江, 陈端端. 基于图像识别的血管介入器械追踪方法[J]. 北京生物医学工程, 2022, 41 (01): 90-96.

[8] 刘长城, 于文渊, 李振峰, 陈端端, 顾承雄* 血管外膜戊二醛交联抑制静脉旁路移植血管内膜增生的研究《中华胸心血管外科杂志》2021, 37: 676-679

[9] 李泽燕, 郭立伟, 梅玉倩*, 陈端端 多模态MRI技术和数值模拟技术用于脑血流灌注研究进展《中国医学影像技术》 37 (08): 1259-1262.

[10] 童薪宇, 周国敬, 张栩阳, 梅玉倩, 陈端端* 基于不同结构特征的基底动脉开窗畸形模型的血流动力学研究《医用生物力学》2021, 36(S1): 60

[11] 姚韵楚, 张栩阳, 张薛欢, 梅玉倩, 陈端端* 基于瘤壁影像的颅内动脉瘤组织重塑与血流动力学特征的量化关联研究《医用生物力学》2021, 36(S1): 258

[12] 梅玉倩, 张薛欢, 程国良, 童新宇, 姚韵楚, 陈端端* 基于颅内动脉瘤生长量化评估的功能预测模型《医用生物力学》2021, 36(S1): 436

[13] 陈松浩，张立强，梅玉倩，张洪，胡永成，陈端端* 基于不同髋臼前中心边缘角的有限元分析对临界髋关节发育不良的辅助诊断研究《医用生物力学》2021, 36(S1): 221

[14] 褚天琪，张薛欢，梁世超，李振锋，梅玉倩，陈端端* 基于虚拟支架算法的TEVAR术后A型逆撕预测的可行性分析《医用生物力学》2021, 36(S1): 252

[15] 高天欣，褚天琪，张栩阳，梅玉倩，陈端端* 机器学习在心脑血管领域图像分析上的应用《生物医学工程研究》2021, 40: 197-202

[16] 杨睿，许欢明，张薛欢，郭伟，陈端端，熊江* 胸主动脉腔内修复术后血管重塑的血流动力学仿真分析《解放军医学院学报》2021,42: 327-333

[17] 王安聪，童薪宇，徐远清，梅玉倩*，陈端端. 头颈动脉粥样硬化的计算流体力学研究进展《中国脑血管病杂志》2021, 18: 271-276

[18] 熊江*，陈端端，贾贺月，梅玉倩 血管外科生物力学虚拟仿真实验脚本设计的教学经验《中国血管外科杂志（电子版）》, 2020, 12 (03): 245-247+251.

[19] 高天欣，马维，梅玉倩，祝敏佳，鲍思达，熊江，陈端端* 预置延伸以诱导完全贴合技术在主动脉夹层腔内治疗中的研究进展《中国介入心脏病学杂志》2020, 28: 705-708

[20] 李想，刘源，陈端端，徐远清* CFD技术在斑块易损性研究中的应用《生命科学仪器》 2020, 18 (06): 3-15.

[14] 张薛欢，李振锋，许欢明，梅玉倩，赵天扬，鲍思达，熊江，陈端端* 基于形态学和血流动力学的B型主动脉夹层病发机理分析《医用生物力学》, 2020, 35 (03): 271-275+283.

[15] 刘光波，梅玉倩，马海洋，卢强，孟昊业，全琦，张宇轩，赵军，李获，汪爱媛，辛海莉，陈端端，卢世璧，彭江* 股骨头坏死骨吸收区对股骨头内应力分布及疾病进展的影响《中华骨科杂志》2020, 40: 408-416

[16] 方颖，刘长城，顾承雄*，于洋，李振峰，许欢明，陈端端 人体大隐静脉桥外膜戊二醛交联对其生物力学特性的影响《中国组织工程研究》, 2019, 23(02): 226-231.

[17] 俞亚男，徐远清，陈端端* 胚胎结纤毛运动的生物力学研究进展《科学通报》2018, 63 (31): 3184-3191

[18] 李振锋，许欢明，熊江，董会武，韩晓峰，韦建雍，张依伦，曾庆龙，崔悦，马莲彩，陈端端* B型主动脉夹层数值模拟研究的现状与展望《中国医药》2018, 13(04): 636-640

[19] 郭巍，吴晔，郭伟，陈端端，熊江 阻塞性呼吸睡眠暂停与主动脉夹层的关系《中华普通外科杂志》2018, 3: 265-267

[20] 董会武，陈端端，李秋洋，熊江* 中国青年人群腹主动脉血流分配比例正常值范围的超声测定《中国血管外科杂志（电子版）》2018, 10(02): 124-129

[21] 董会武，陈端端，熊江* 国人青年主动脉血流分配比例正常值的超声测定《中国普通外科杂志》2017, 26: 1633-1636

发表会议论文：

[1]Xiong, Jiang; Zhang, Xuehuan; Chen, Duanduan.Real-Time Planning of Thoracic Endovascular Aortic Repair and Prediction of Distal Stent-Induced New Entry.Fall Meeting of the Frank-J-Veith-International-Society / VEITH Symposium, 2019-11-19 to 2019-11-21. 

[2]张长灏; 孟昊业; 汪爱媛; 陈端端; 刘有军; 杨海胜.基于微观三维变形场测量和显微有限元分析的骨组织微力学性能研究.中国力学学会中国生物医学工程学会生物力学专业委员会、中国生物物理学会生物力学与生物流变学专业委员会. 

[3]许欢明; 陈端端.基于血液动力学分析的平行支架技术腔内修复术优化研究.中国力学学会中国生物医学工程学会生物力学专业委员会、中国生物物理学会生物力学与生物流变学专业委员会.

[4]李振锋; 陈端端.主动脉夹层数值模拟入口边界条件的研究.中国力学学会中国生物医学工程学会生物力学专业委员会、中国生物物理学会生物力学与生物流变学专业委员会. 

[5]俞亚男; 陈端端.inv胚胎结纤毛内部运动机制的仿真分析.中国力学学会中国生物医学工程学会生物力学专业委员会、中国生物物理学会生物力学与生物流变学专业委员会. 

[6]陈端端*; Yiannis Ventikos.对胚胎结纤毛内部动力蛋白活动的模拟研究:基于有限元方法的计算模型.中国力学学会、中国生物医学工程学会力学专业委员会、中国生物物理学会生物力学与生物流变学专业委员会, 中国, 2012-10-11至2012-10-15.

 

 

【人物特写】陈端端：在“细细血管”中“精巧用力” 

 2021-12-06  

 

【编者按】在全党深入开展党史学习教育之际，党委宣传部特别推出“永远跟党走、奋进新征程”专题报道，全面展现学校加强党的领导党的建设取得的成绩，生动讲好北理工人的奋斗故事，广泛凝聚学校事业发展的磅礴力量，以优异成绩庆祝中国共产党成立100周年。 

从牛津大学到北京理工大学，从力学到生物医学工程，她在“细细血管”中精巧“用力”，把科研成果变为服务人民生命健康的诊疗平台，她倾心工作、快乐生活，学为人师、行为世范，为学生树立了青年成长的好榜样，培养了一批批扎根生物医学的优秀学子，她是北京理工大学生命学院教授陈端端。 

力学“青椒”，让“血管怎么放支架？”充满“智慧” 

当前，心血管疾病是人类健康的重大威胁之一。据统计，中国每年因病死亡的患者中，有超过40%的人是罹患心血管疾病，这也让心血管疾病的研究与治疗成为当前医疗领域的一个重点和热点方向。 

2011年，陈端端学成归国，来到北理工投身到生物医学工程领域，开启自己的研究生涯。北理工科技报国、鼓励创新的良好氛围，让陈端端将自己在力学领域的研究积累迅速与人民健康领域的需要结合起来。2015年，她将目光逐渐锁定在这根“细细血管”上。 

“我们开发的智能化系统针对血管病诊疗‘痛点’，能够帮助医生科学确定手术方案，并预测手术效果，直接服务于临床治疗。”谈起自己的研究成果，陈端端如数家珍。近年来，伴随微创手术技术的发展，血管支架等已成为治疗心血管疾病的重要技术手段之一。以血管支架为例，作为“高值耗材”，一旦植入人体后不仅无法替换，而且使用寿命有限。 

然而，在目前实际手术治疗过程中，针对不同病情的患者，能否使用血管支架、选择哪种适合类型的支架、支架结构如何设计以及直接在血管中的放置位置，均要依赖于医生经验，而选择不同的手术方案，将直接影响手术效果以及患者术后的生活水平。 

血管介入智能诊疗平台功能群 

经过多年潜心研究，陈端端带领团队建立起针对不同种类血管疾病的血流、管壁受力等力学功能重构模型，综合运用了力学、人工智能、计算技术等多种工学知识与技术，并在此基础上开发出“血管介入智能诊疗平台”——该平台可以全方位帮助医生进行术前诊断、手术方案规划、术后效果预测和疾病远期管理，建立起科学的评估机制，让患者得到最优的手术效果。 

“我们的科研成果要让百姓受益，科学的介入决策直接决定着患者生命的获益。”“血管介入智能诊疗平台”集合了动力学数据采集分析、医学影像三维重构、血管支架介入血流参数模拟等功能，打破了传统医学诊疗平台单一功能限制，为医生提供全面的诊疗决策辅助。 

目前，陈端端团队已经和中国人民解放军总医院第一医学中心、中国医学科学院阜外医院、首都医科大学附属北京天坛医院、首都医科大学附属北京安贞医院、首都医科大学宣武医院等国内多所知名医院达成合作，血管介入智能诊疗平台已在相关科室服务于一线诊疗和医学研究。 

“黑箱”+“白盒”，要让血管手术方案“智能化” 

“这是比较‘玄妙’的一步。”虽然，“血管介入智能诊疗平台”已经能为医生提供科学的术前评估，但让平台真正实现“智能化”才是陈端端的 “终极追求”。 

目前，陈端端已经将人工智能技术应用于智能诊疗平台，平台经过大数据学习，数据处理效率和综合多因素的风险评估模型准确性得到有效提升，实现了对患者病情的精准判断。但是，要实现平台自动为患者规划设计手术方案还要经过一番艰苦攻关。 

体外仿生循环系统 

基于大数据的人工智能学习方式是一种“黑箱”模型，也就是在不知道其中数学原理的情况下，只是通过海量数据寻找规律。而经典力学主导的传统学科则是“白盒”，人们的研究是基于对于其中数学原理的了解掌握。 

“距离实现智能规划手术方案仍有两大难题，一是医生的经验难以量化传承，二是平台数理方程方面仍有欠缺。”在陈端端看来，这正对应了“黑箱”与“白盒”。 

“为了解决两大难题，在硬件上，我们研制了一套体外仿生系统。这套系统能够模拟人体血管系统和血流环境，记录医生介入操作中的系统动力参数，理解手术操作经验；在软件上，我们将人工智能和现有数理模型有机结合，通过充分利用已有知识，让人工智能进一步提升计算精准度和效率，实现两类学科的共同发展。”对于智能平台进一步优化方向，陈端端有着清晰的思路。 

未来，陈端端将进一步拓展平台功能，让平台实现自主手术方案规划，以期进一步降低心血管手术难度，提高手术治疗效果。 

“跟我一起！”科技报国，快乐生活 

陈端端（左三）在临床一线 

“端端老师，热爱工作，热爱生活，为国家和社会做有意义的事！”在学生们看来，陈端端为他们树立起亦师亦友的学习榜样！ 

“不能凭空做理论，理论一定是和实际需求相关联的。”在交叉学科领域耕耘十五载，陈端端在指导研究生的过程中，非常注重学生综合能力的培养，并将服务国家社会、关注人民生命健康的理念融入其中，在具体的研究过程中他时常教导学生要理论与实践相结合，特别是要面向临床需求开展研究。 

“陈老师始终强调学生要参与实际临床问题研究，要在科研实践中锻炼创新能力，要有家国情怀。她希望我们能从临床发现问题、研究问题，最后将成果服务临床，让科研落地生根。”跟随陈端端开展脑血流灌注仿真研究的2018级硕士研究生李泽燕这样谈及自己的导师。 

“对于每名学生，我都会给他们安排不同的研究方向，但同时又能在我们团队的大方向中彼此衔接融合，互相补充。”目前，在陈端端指导下，她的4名博士生正分别针对流体力学计算、体外仿生系统、虚拟手术规划和人工智能展开研究工作，研究成果同步推动团队科研工作不断深入。“让学生有成长，让科研有成果”，陈端端始终保持科研育人的良性循环，实现科研成果层层递进。 

从教至今，陈端端培养的十几名博士、硕士已经在北京、上海、深圳扎根生物医学诊疗一线。他们始终秉承北理工人科技报国的理想，在医疗领域书写新时代的青春华章。 

“我希望我的学生能以一种舒适的状态工作生活。”在陈端端看来，培养学生良好的道德修养、拥有良好的工作生活状态是自己作为老师的责任。她也用自己健康向上、阳光温暖的生活状态，为学生们做出了表率。“保持一种舒适的状态，才能持续长效地取得进步。”在工作中陈端端是严谨导师，在生活中她也是喜欢画画、跳舞的时尚妈妈和学生们的大姐姐。 

关爱家人、享受生活，持续保持热情，这就是陈端端，一位蕙质兰心的北理工师者。

 原文链接：https://www.bit.edu.cn/xww/zhxw/dwjs/139a4f60603141e8adceb42c3d312b14.htm
 

力与生命之美

——记北京理工大学生命学院副教授陈端端

 2015-10-29

 

如果你第一眼见到她，一定猜不到她是一名科学家。因为，在大多数人的印象中，女科学家的形象是短发、素颜、安静。而眼前的她一定是公认的“第一眼美女”：飘逸的长发、精致的五官、优雅的气质，明艳动人的美貌让记者眼前一亮。

抛开外貌的种种约束，交谈中的她，博学谦逊、严谨细致，不仅有女性的蕙质兰心，更展现出智慧的一面。她叫陈端端，英国牛津大学博士、博士后，如今的她是北京理工大学生命学院副教授。

学的是力学，研究的是纤毛、血液、骨骼等的力与运动。在力学与生物间游走，她选择了交叉学科。2005年起，她开始从事针对生物医学工程及生理系统仿真建模方面的研究，目前研究领域涉及细胞纤毛运动、血液流动和支架应用、骨骼受力和生长预测等，并且在完成国家自然科学基金、科技部科技支撑计划、中央在京高校成果转化等项目中，引人关注。

短短几年时间里，她的论文发表在SCI11篇、EI4篇，活跃在多个国际学术会议上，以自己的行动向人们展示了女性的另一种美丽。 

想出去看看 

生于北京的陈端端，从小就有一个梦想，“出去看看”。大学生活，她选择了上海，“离开父母，就要学着去承担一切，这样成长很快”！在复旦大学，她读的是力学与工程科学系，专业是理论与应用力学。流体、固体、材料……在力学的领域里，她选择了偏向生物的交叉学科——生物力学。

大学毕业后，她顺利考入英国牛津大学攻读博士研究生学位。她很感激牛津对自己的培养，“尽管单从工程专业来讲，牛津的实力略逊于剑桥或帝国理工，但牛津的综合实力和人文环境让我受益匪浅。在牛津的6年时间，正好是25岁前后，整个世界观都经历了一次洗礼”。

2005年，陈端端开始从事基于生物力学，针对生物或生理系统的仿真建模研究，利用计算力学的研究方法，模拟生命系统的运作过程，探讨相关疾病的发生机理，并为治疗方案提供预测和指导。在英国留学期间，陈端端做的是纤毛项目。没有引起太多人注意的纤毛，却跟胚胎发育过程以及人体防御系统有着密切关系。博士后期间，她做的是血液项目。尽管转换了一个领域，但是研究方法和机制是相通的，这项研究的目的是帮助医院做手术规划平台。

学科的应用性和“能解决什么实际问题”是陈端端做研究的目的。2011年，一个偶然的机会，她回到了北京理工大学。国内外科研环境的不同，让回国之初的陈端端多少感到不适应。当时的生命学院，并没有很多人从事生物力学研究，这就意味着，在一定程度上缺乏基础和团队，一切要从头开始。俗话说，上帝为你关闭了一扇门，同时也会打开一扇窗。幸运的是，学院对她给予了极大的支持。她加入了医学工程与信息技术研究室，并和同组的另一位老师一起开展起生物力学研究，并一直坚持了下来。随着研究的深入和发展，陈端端逐渐找到了自己新的位置，并和新的团队一起继续着对生物力学的探索，致力于将仿真向应用推进。

现在，生物医学仿真及生物力学、先进人工医疗器械的设计、计算机模拟辅助医疗、以及多尺度多相系统的建模是她主要的研究方向。 

在力学领域找到生命之美 

对复杂系统中流体及固体运动的计算、网格变形及移动技术、分子对流-扩散过程的追踪、大尺度分子团的运动模拟、流固耦合分析等……十多年的研究，陈端端没有离开力学领域。无论是动力蛋白、血液流动还是骨骼力学，都是国内少有人涉及的。

对动力蛋白的研究，陈端端是与日本大阪大学生命机能科合作的。她借助大阪大学的超高压电子断层扫描设备，获得层厚为1.6nm的细胞纤毛超微结构断层图片。通过图像分割，抽离出纤毛骨架，并重建能够真实反映纤毛内部结构的三维模型。动力蛋白激活时对纤毛骨架结构的滑动作用可被模拟为一对大小相等、方向相反的点力。基于有限元算法，这些点力可被整合于结构模型，并通过数值求解力学方程模拟动力蛋白驱动的纤毛运动。这一模拟方法首次复现了纤毛的真实超微结构，并通过对动力蛋白不同的时间和空间排布，模拟多种动力蛋白假设所产生的纤毛运动。通过将计算出的纤毛运动与实验观测相对比，评价动力蛋白活动规律假设的合理性。目前，基于此模拟方法，陈端端和她的团队首次针对胚胎结纤毛提出了其内部可能的动力蛋白活动规律，并将模拟研究拓展到经紫杉醇干扰的变异纤毛的研究中，以推测致病机理，辅助治疗或预防。

在血液流动研究方面，陈端端与301医院血管外科及德国海德堡大学医学院合作。从力学角度，探讨了主动脉夹层的病理、预测病情发展以及建立支架治疗的医疗规划平台。目前，她的研究团队已收集多例经支架治疗的长期随访病例的CTA数据，通过图像分割建立模型，结合4D PC-MR和超声测速确定模型边界条件，通过有限体积法求解血液流动。由此，得出血液对假腔的压力数据并带入组织重建关系，获得假腔生长的预测，并与病人随访数据对比，验证预测模型。另一方面，针对主动脉夹层的支架治疗目前尚缺乏快速的预测性方法，她们开发了支架展开过程的快速模拟算法并申请专利，能够在较短时间内预测支架置入病人体内的展开效果，减少由于医生经验差异而造成的支架选用不当，并推动针对这一疾病的个体化、定量化、预测性治疗的发展。

在骨骼力学方面，陈端端与望京医院骨关节科联合攻关，针对股骨头坏死疾病进行股骨受力研究。在股骨头坏死早期，药物治疗可在一定程度上控制或改善病情发展，但目前评价治疗效果的方法主要依靠问询和医学影像，缺乏对股骨受力定量化的评价，阻碍了个体化、安全的康复训练的设计。她带领的研究团队，针对股骨头坏死II期经药物治疗的病例建立病人个体化股骨前段模型，基于CT值设定骨骼密度及弹性等物理参数，通过有限元方法计算在多种步态下的股骨前段受力，评价坏死区域发生塌陷的可能性，提出综合多因素的塌陷预测指数，并结合骨骼生长模型预测康复训练效果。通过模拟研究为治疗效果提供量化评价，为基于病人个体化的治疗方案设计提供理论依据。 

爱学生如爱自己的孩子 

从牛津大学回到北京理工大学，陈端端已经收了“徒弟”6人。在她的爱徒中，2人已经毕业，并拿到了国家奖学金和优秀毕业论文等荣誉。

两年半年的硕士研究生学习是短暂的，却是科研成长的重要阶段。陈端端对学生没有时间上的要求，但实验室里亮灯最早、关灯最晚的往往是她的小组。除了吃饭、睡觉，学生们大部分的时间都泡在了实验室里。用学生的话来讲，“实验室更像家”。她有意锻炼学生的各种能力，尽量给学生更大的平台，“研究生期间，希望能够锻炼学生的快速学习能力、解决问题能力和表达能力。获取信息、收集材料、提出问题、解决问题、并把自己的研究present出来。科研跟做其他事一样，要经历这些过程。其中，对问题的发现和解决是关键”。

白天，教室、实验室排满了陈端端的课程表；晚上，熬夜熬到一两点几乎是家常便饭。家庭是她觉得亏欠最多的，而对于科研，她总觉得还不够努力。她最大的希望是，将仿真继续向应用推进。

智慧与美丽并存，陈端端通过力与生命之美告诉大家，无论时光荏苒，世事变迁，这一种美丽永不消逝，永不变迁。

 来源：科学中国人 2015年第10期