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个人简介

汤振宇,博士,副教授,博导。博士毕业于德国杜伊斯堡埃森大学、并分别在中国科学院自动化研究所、美国北卡罗来纳大学教堂山分校进行博士后工作。研究领域包括数字图像处理,模式识别,机器学习等。主要应用于医学影像计算分析(核磁影像、CT、超声等),计算机辅助诊断与治疗(如:神经系统疾病、肿瘤、心血管疾病等)。主持国家自然科学青年项目,面上项目,北京市自然科学面上项目。以第一作者发表包括IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), IEEE Transactions on Image Processing (TIP), IEEE Transactions on Biomedical Engineering (TBME), MICCAI等国际权威杂志和会议论文30余篇,其中TBME亮点文章1篇(Featured article),ESI高被引论文2篇。 教育经历 2007.4 - 2011.11 德国杜伊斯堡埃森大学 —— 计算机科学与技术 —— 博士学位 —— 博士研究生毕业 2003.11 - 2007.4 德国杜伊斯堡埃森大学 —— 计算机科学与技术 —— 硕士学位 —— 硕士研究生毕业 1999.7 - 2003.7 中国矿业大学 —— 计算机科学与技术 —— 学士 —— 大学本科毕业 工作经历 2019.7 - 至今 北京航空航天大学 计算机学院 —— 副研究员 2017.7 - 2018.12 美国北卡罗莱纳大学教堂山分校 —— 博士后 2014.7 - 2019.7 安徽大学 计算机科学与技术学院 —— 副教授 2012.3 - 2014.3 中国科学院自动化所 —— 博士后 荣誉及奖励 IEEE Transactions on Medical Imaging Distinguished Reviewer (IEEE-TMI 杰出审稿人) 北航学院2021-2022优秀导师,2022-07-01

研究领域

医学图像处理与分析 机器学习 计算机视觉

近期论文

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Zhenyu Tang.Overall survival time prediction for glioblastoma using multimodal deep KNN.[期刊]:Physics in Medicine & Biology,2022 Huabing Liu.Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Contrastive Learning based Feature Comparison with Monomodal Normal Brain Images.[会议录]:MICCAI,2022 Zhenyu Tang.Severity assessment of COVID-19 using CT image features and laboratory indices.[期刊]:Physics in Medicine & Biology,2021 Zhenyu Tang.Multi-Atlas Brain Parcellation Using Squeeze-and-Excitation Fully Convolutional Networks.[期刊]:IEEE Transactions on Image Processing,2020 Zhenyu Tang.Deep Learning of Imaging Phenotype and Genotype for Predicting Overall Survival Time of Glioblastoma Patients.[期刊]:IEEE Transactions on Medical Imaging,2020 Zhenyu Tang.A New Image Similarity Metric for Improving Deformation Consistency in Graph-Based Groupwise Image Registration.[期刊]:IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2019,66(8):2192-2199 Zhenyu Tang.A New Multi-Atlas Registration Framework for Multimodal Pathological Images Using Conventional Monomodal Normal Atlases.[期刊]:IEEE Transactions on Image Processing,2019,28(5):2293-2304 Zhenyu Tang.Pre-operative Overall Survival Time Prediction for Glioblastoma Patients Using Deep Learning on Both Imaging Phenotype and Genotype.[会议录]:MICCAI,2019 Zhenyu Tang.Multi-Atlas Segmentation of MR Tumor Brain Images Using Low-Rank Based Image Recovery.[期刊]:IEEE Transactions on Medical Imaging,2018,37(10):2224-2235 Zhenyu Tang.Groupwise registration of MR brain images with tumors.[期刊]:Physics in Medicine & Biology,2017,62(17):6853-6868 Zhenyu Tang.Groupwise Registration of MR Brain Images Containing Tumors via Spatially Constrained Low-Rank Based Image Recovery.[会议录]:MICCAI,2017 Zhenyu Tang.Groupwise Image Registration Guided by a Dynamic Digraph of Images.[期刊]:Neuroinformatics,2016,14(2):131-145

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