刘华锋，浙江大学光电科学与工程学院教授，浙大-滨松联合光子实验室主任，研究方向包括生物医学光子学、图像重建、医学图像分析及其计算机视觉等方面。2015年，获国家杰出青年科学基金资助。

    他在心脏医学图像信息检测方面的贡献主要是重点突破了PET成像关键技术，较为系统地发展了一系列面向心脏图像分析的技术与方法。这包括以下几点：

    （一）在信号探测方面，建立光输出重心分布的三维位置编码理论，提升了PET信号探测能力，并在该理论指导下，提出了“叠错式”PET用深度编码探测器。该方法被《Annu.Rev.Biomed.Eng.》归纳为DOI（作用深度）探测器设计的三大主流方向之一，且被当前两大商业化动物DOI-PET系统采用。研究和设计了交叉平面阳极结构的位置灵敏光电倍增管，解决了传统技术探测效率低、精确度不高等问题。

    （二）在信号理解方面，系统建立整合系统模型导引下的医学图像计算分析理论，为揭示生理过程的运行机理及个性化医疗诊断奠定基础。在PET图像重建方面，提出了完全有别于统计迭代的状态空间重建方法，解决了噪声与模型双重不确定性和融入生理先验信息等难题；在医学图像分割方面，发展了无网格level set和自适应影响域约束的测地线活动轮廓模型，实现高精度分割的同时保证高效的实现速度，解决了部分图像分割中边界泄漏的问题；在心脏图像分析方面，构建了面向心脏图像的生理模型约束的状态空间分析技术，为解决从含有噪声的图像数据鲁棒提取所研究的组织特性这一经典难题提供崭新思路，并创立了心脏运动特性与材料参数联合估计系统方法，被《Medical Image Analysis》评述为医学图像分析做出重要贡献。

    此外，他于2016年因心脏图像获取与定量参数鲁棒估计研究获吴文俊人工智能科学技术奖创新奖，2013年因整合系统指导下的心脏图像分析获浙江省科学技术奖二等奖，2011年以《Statistical Atlases and Computation Models in the Heart: Imaging and Modeling Challenges》一文获MICCAI协会最佳论文奖，2003年以《Meshfree Representation and Computation: Applications to Cardiac Motion Analysis》一文获IPMI协会最佳论文奖。