罗桂波，北京大学信息工程学院助理教授/研究员、博士生导师，海外高层次人才，广东省高层次人才，“鹏城孔雀计划”特聘岗位专家。曾在哈佛大学医学院/麻省总医院从事博士后研究工作近4年。从事研究方向包括多机构隐私协同计算、医学影像智能分析以及大模型训练与推理优化。尤其关注生成式人工智能驱动的多机构隐私协同计算，以及医学多模态数据中的科学规律挖掘与量化分析，重点研究多模态基础模型的高效推理、对齐与部署机制。当前研究聚焦于医学影像精准分割与诊断、多中心医学数据的低交互隐私协同处理，以及基础模型与轻量模型的协同优化。相关方法已探索应用于多模态行为分析与神经发育疾病评估、生理信号建模与智能健康监测，以及面向特殊人群的智能陪伴与干预辅助等方向。发表了包括IEEE TPAMI、IEEE JBHI、Radiology: AI、IEEE TCSVT、IEEE TCDS、Journal of Digital Imaging、CVPR、ECCV、AAAI、ACL、USENIX、ICSE、IJCAI、MICCAI等国际顶级期刊和会议论文60多篇，并担任IEEE TIP、IEEE TMM、IEEE Transactions on Broadcasting、IEEE TNNLS、Knowledge-Based Systems、CVPR、ICCV、ICLR、NeurIPS、KDD、MICCAI等国际期刊会议论文审稿人，多次受邀在放射学顶级大会RSNA做口头报告。

本团队由教授、研究员、高级工程师和硕博研究生20余人组成，拥有充足的高性能GPU计算资源。团队长期招收硕士生、博士生及博士后，同时欢迎大二、大三本科生来组内交流与实习。

“高级程序设计与实践”：该课程以应用实践为导向，紧密跟踪计算机科学、软件工程与人工智能的发展趋势及需求变化。课程在系统讲授软件工程、编程语言与程序设计基本理论的基础上，重点介绍现代程序设计中的并发处理、性能优化、代码安全、异常处理，以及智能化软件开发的新技术、新工具与新范式。结合AI辅助编程、智能体协同开发和软件开发自动化的发展趋势，课程进一步讲授跨语言跨平台开发、数据分析与科学计算、人工智能编程，以及深度学习模型的高效实现与优化实践。

近期研究工作：

1.医学大模型训练、推理优化与智能体应用

2.多机构医学数据隐私协同计算新范式

3.生理信号与多模态行为数据建模分析

合作医院

北京大学人民医院、美国麻省总医院、北京大学深圳医院、重庆大学附属肿瘤医院、浙江大学第一附属医院、浙江大学第二附属医院、中山大学附属第五医院、中山大学附属第六医院等。

1.Hanwen Zhang, Qiaojin Shen, Yuxi Liu, Yuesheng Zhu,Guibo Luo*, "DSFedMed: Dual-Scale Federated Medical Image Segmentation via Mutual Distillation between Foundation and Lightweight Models", AAAI 2026, oral.（基础模型与轻量模型双向蒸馏框架）

2.Shudong Liu, Hanwen Zhang, Xiuling Wang, Yuesheng Zhu,Guibo Luo*, "Feature-Aware One-Shot Federated Learning via Hierarchical Token Sequences", AAAI 2026.（基于预训练特征的单轮联邦学习方法）

3.Renyu Fu,Guibo Luo*, “SeLaR: Selective Latent Reasoning in Large Language Models”, accepted for publication on ACL 2026 (main conference).（选择性潜在推理机制提升大语言模型的推理效率）

4.Yanhao Li, Lu Ma, Jiaran Zhang, Lexiang Tang, Wentao Zhang,Guibo Luo*, “LEASH: Adaptive Length Penalty and Reward Shaping for Efficient Large Reasoning Model”, accepted for publication on ACL 2026 (main conference).（自适应长度惩罚与奖励塑形方法提高大模型推理效率）

5.Bin Wang, Ao Yang, Kedan Li, Aofan Liu, Hui Li*,Guibo Luo*, Weixiang Huang, Yan Zhuang, "Attention Distance: A Novel Metric for Directed Fuzzing with Large Language Models", ICSE 2026.（基于注意力距离的新型定向模糊测试提升大语言模型辅助软件测试）

6.Xiuling Wang, Xin Huang,Guibo Luo, Jianliang Xu, "Inference Attacks Against Graph Generative Diffusion Models", USENIX Security 2026.（针对图生成扩散模型的推断攻击）

7.Zhekai Zhou,Guibo Luo*, Mingzhi Chen, Zhenyu Weng, Yuesheng Zhu*, “Federated learning for medical image classification: A comprehensive benchmark”, accepted for publication in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025.（构建医学影像联邦学习的系统评测）

8.Yufei Ma, Hanwen Zhang, Qiya Yang,Guibo Luo*, Yuesheng Zhu*, "A New One-Shot Federated Learning Framework for Medical Imaging Classification with Feature-Guided Rectified Flow and Knowledge Distillation", ECAI 2025, oral.（基于特征引导生成与知识蒸馏的单轮联邦学习框架）

9.Jianhao Xie, Ziang Zhang, Zhenyu Weng, Yuesheng Zhu,Guibo Luo*, “MedDiff-FT: Data-Efficient Diffusion Model Fine-Tuning with Structural Guidance for Controllable Medical Image Synthesis”, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), pp. 306-316 2025.（面向小样本医学影像的可控扩散生成方法）

10.Hanwen Zhang, Mingzhi Chen, Yuxi Liu,Guibo Luo*, Yuesheng Zhu*, "Non-IID Medical Image Segmentation Based on Cascaded Diffusion Model for Diverse Multi-Center Scenarios", IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025.（基于生成模型的多机构智能协同模型训练）

11.Yanhao Li, Hongshen Chen, Heng Zhang, Zhiwei Ge, Tianhao Li, Sulong Xu,Guibo Luo*, “Unraveling the Mystery: Defending Against Jailbreak Attacks Via Unearthing Real Intention”, The 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025).（基于真实意图提取的大语言模型越狱防御方法）

12.Cundian Yang,Guibo Luo, Yuesheng Zhu, Jiaqi Li, Xiyao Liu, “Robust Image hashing based on Contrastive Masked Autoencoder with Weak-Strong Augmentation Alignment”, AAAI 2025.（图像版权保护）

13.Zhaokun Zhou, Kaiwei Che, Jun Niu, Man Yao, Guoqi Li, Li Yuan,Guibo Luo*, Yuesheng Zhu*, "Spatial-Temporal Spiking Feature Pruning in Spiking Transformer", IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2025.

14.Yuxi Liu,Guibo Luo, Zhenyu Weng, Yuesheng Zhu, “Adaptive Face Recognition for Multi-Type Occlusions”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol 34(11), pp. 11400-11412, November 2024.（人脸识别中的安全与隐私计算）

15.Yuxi Li, Fuyuan Cheng, Wangbo Yu, Guangshuo Wang,Guibo Luo*, and Yuesheng Zhu*, “AdaIFL: Adaptive Image Forgery Localization via a Dynamic and Importance-aware Transformer Network”, ECCV 2024.（图像篡改区域检测）

16.Yuxi Liu,Guibo Luo*, Yuesheng Zhu*, “FedFMS: Exploring Federated Foundation Models for Medical Image Segmentation”, International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2024.（探索基于联邦学习的医学影像分割）

17.Ke Zhang, Chaoran Liu, Jielin Pan, Yunfei Zhu, Ximeng Li, Jing Zheng, Yingying Zhan, Wenjuan Li, Shaolin Li*,Guibo Luo*, Guobin Hong*, “Use of MRI-based deep learning radiomics to diagnose sacroiliitis related to axial spondyloarthritis”, European Journal of Radiology, European Journal of Radiology, 172, Feb. 2024.（基于MRI影像的中轴型脊柱关节炎诊断）

18.Ke Zhang^#,Guibo Luo^#, Wenjuan Li^#, Yunfei Zhu^#, Jielin Pan, Ximeng Li, Chaoran Liu, Jianchao Liang, Yingying Zhan, Jing Zheng, Shaolin Li, Wenli Cai, Guobin Hong, “Automatic image segmentation and grading diagnosis of sacroiliitis associated with AS using a deep convolutional neural network on CT images”, Journal of Digital Imaging, vol 36, 2023: 2025-2034.（CT髂骶关节影像分割与骶髂关节炎分级诊断）

19.Guibo Luo, Tianyu Liu, Jinghui Lu, Xin Chen, Lequan Yu, Jian Wu, Danny Z. Chen, Wenli Cai, “Influence of Data Distribution on Federated Learning Performance in Tumor Segmentation”, Radiology: Artificial Intelligence. vol. 5, no. 3, e220082, May 2023.（联邦学习性能与数据分布间的关联）

20.Ziping Ma, Yuesheng Zhu,Guibo Luo, Xiyao Liu, Gerald Schaefer, Hui Fang, “Robust Steganography without Embedding Based on Secure Container Synthesis and Iterative Message Recovery”, International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI), 2023.（鲁棒的图像隐写技术）

21.Guibo Luo, Tianyu Liu, Bin Li, Wenli Cai, “Deep-Cleansing: Deep-learning Based Electronic Cleansing in Dual-energy CT Colonography”, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2021, pp. 43-53.

22.Guibo Luo, Yuesheng Zhu, Zhenyu Weng, Zhaotian Li, “A Disocclusion Inpainting Framework for Depth-based View Synthesis”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 42, no. 6, Jun. 2020.

专利：

1.“基于生成模型的医疗图像处理方法、装置、设备和介质”, 202510335628.5，实审。

2.“基于生成式大模型的医疗影像分割方法、装置、设备、介质和程序产品”，202510343107.4，实审。

3.“基于数据生成的图像分割方法、装置和计算机设备”，CN202411370398.8。

4.“基于去噪扩散模型数据生成的多中心隐私计算方法及系统”，CN202410274548.9。

5. “生物体存活个数检测方法及装置”，专利号：ZL201410136763.9。

6. “虚拟视点视频、图像的空洞填充方法、装置和终端”，申请号：PCT/CN2016/083746。

7.“一种自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统”,申请号：CN202010552186.7。

对计划招收研究生的基本要求：

1.有顶会或顶刊论文成果者优先；

2.有医学数据分析或大模型开发经验者优先；

3.具有较强的自驱力、独立思考能力和专注精神。