梁
梁晓坤|Xiaokun Liang
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个人简介
深圳海外高层次人才。2018-2019年在斯坦福大学肿瘤放射物理系学习。研究方向为放疗四维锥束CT成像理论、实时多模影像引导放疗系统、四维医学成像、医学物理。获吴文俊人工智能科学技术奖,入选广东省科协青年科技人才培育计划。主持科技部国家重点研发计划课题、国家自然科学基金青年科学基金项目、中国科学院特别研究助理计划、广东省自然科学基金面上项目等。担任NATURE Communications、IEEE TMI、MedIA、IEEE JBHI等20余个国际知名SCI期刊审稿人。
教育背景
2018.12 – 2019.12
美国斯坦福大学 联培博士
2017.09 – 2021.06
中国科学院大学 博士
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
- 深圳海外高层次人才
- 吴文俊人工智能科学技术奖:锥束CT智能精准引导放射治疗关键问题研究
- 广东省科协青年科技人才培育计划
Structurally Informed 3-D Gaussian Splatting for Limited-Angle CBCT
结构化信息驱动的3-D高斯斑块渲染用于限角CBCT
X2Shape: CT-free 3D multi-organ reconstruction with biplanar X-rays
X2Shape:基于双平面X射线的无CT三维多器官重建
Medical Image Analysis
IF11.8
Development of deep learning-based narrow-band imaging endocytoscopic classification for predicting colorectal lesions from a retrospective study
基于深度学习的窄带成像内窥镜分类在预测结直肠病变中的开发:一项回顾性研究
Nature Communications
IF15.7
Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS) challenge results
多评价者体积评估在多器官分割(CURVAS)挑战赛中的校准与不确定性结果
Multimodal deep learning model for prognostic prediction in cervical cancer receiving definitive radiotherapy: a multi-center study
多模态深度学习模型用于接受根治性放疗的宫颈癌预后预测:一项多中心研究
npj Digital Medicine
IF15.1
Robust Real-Time Cancer Tracking via Dual-Panel X-Ray Images for Precision Radiotherapy
通过双面板x射线图像进行可靠的实时癌症跟踪,用于精确放射治疗
BIOENGINEERING-BASEL
IF3.7
Diffusion probabilistic priors for zero-shot low-dose CT image denoising
零激发低剂量CT图像去噪的扩散概率先验
MEDICAL PHYSICS
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通过深度学习实现的单锥束x射线投影图像的体积肿瘤跟踪
MEDICAL IMAGE ANALYSIS
IF11.8
COVID-19 Detection via Ultra-Low-Dose X-ray Images Enabled by Deep Learning
通过深度学习支持的超低剂量x射线图像进行新型冠状病毒肺炎检测
BIOENGINEERING-BASEL
IF3.7

