田启源|Qiyuan Tian
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个人简介
"BIRTH实验室长期致力于推动脑影像新工具、脑科学新发现以及脑疾病新诊疗的诞生(birth)与突破,专注于人工智能赋能的生物医学成像与图像分析技术研发,聚焦磁共振影像、人脑结构与功能、人脑发育与退化、计算机视觉、深度学习与基座模型等前沿领域,开展具有颠覆性的脑科学与脑疾病跨学科医工交叉创新研究。(1)弥散及功能磁共振影像的处理、建模、分析及应用(2)基于深度学习的医学图像及人脑图像计算(3)基于视觉-语言基..."
教育背景
2011.12
复旦大学 工学学士
2017.12
斯坦福大学电子工程系 哲学博士
工作经历
2023.01 – 至今
清华大学生物医学工程学院
研究员、副教授、博导
2022.01 – 至今
哈佛大学放射系
Instructor
荣誉奖项
- autoPET挑战赛单次全身PET/CT第一名(2025)|国际医学图像计算与计算机辅助介入学会(MICCAI)
- VLM3D挑战赛多异常定位任务第二名(2025)|国际医学图像计算与计算机辅助介入学会(MICCAI)
- Summa Cum Laude Merit Award两项(2025)|国际医学磁共振学会(ISMRM)
- Magna Cum Laude Merit Award两项(2025)|国际医学磁共振学会(ISMRM)
- Merit Abstract Award(2025)|国际人脑图谱学会(OHBM)
- 全国大学生生物医学工程创新设计竞赛一等奖(2024,2025)
- 北京市本科优秀毕业设计(2024)|北京市教育委员会
- Young Investigator Award(2024)|海外华人医学磁共振学会(OCSMRM)
- K99/R00 Pathway to Independence Award(2021)|美国国立卫生研究院(NIH)
- Junior Fellow(2020)|国际医学磁共振学会(ISMRM)
- Young Investigator Award(2020)|海外华人医学磁共振学会(OCSMRM)
- Summa Cum Laude Merit Award(2016,2020)|国际医学磁共振学会(ISMRM)
- Magna Cum Laude Merit Award(2019)|国际医学磁共振学会(ISMRM)
- Qualcomm Innovation Fellowship(2015)|高通公司
- 研究生奖学金(2011)|斯坦福大学
无监督CT金属伪影减少通过一致性伪影建模
CoilDrop-MRI:基于线圈丢弃的自监督物理引导MRI重建
Medical Image Analysis
IF11.8
利用自监督学习和/或迁移学习提升基于深度学习的加速脑部MRI去噪的可及性
NeuroImage
IF4.5
MicroKAN:利用扩散MRI和自适应非线性建模映射人脑微结构
NeuroImage
IF4.5
无模态遗漏:通过知识蒸馏适应缺失模态进行脑肿瘤分割
Medical Image Analysis
IF11.8
基于图像方向识别不确定性的无质量标签胎儿脑部MRI质量控制
Medical Image Analysis
IF11.8
固定时间和固定振荡模式下对人类大脑交换和结构无序的互补敏感性,通过使用超强梯度振荡梯度扩散MRI揭示
扩散MRI空间分辨率对人类大脑短程联络纤维重建和结构连接估计的影响
使用高梯度扩散MRI(dMRI)在展开的海马体空间中量化海马体微结构的年龄相关改变
Aging Cell
IF7.1
Diff5T:使用广泛的5.0 Tesla k空间和空间数据集评估人类大脑扩散MRI
Scientific Data
IF6.9
出版者更正:用于跨尺度成像人类脑回路的超高梯度连接组学和微观结构MRI扫描仪
超高梯度连接组学和微观结构MRI扫描仪,用于跨尺度的人脑回路成像
利用高梯度扩散MRI进行活体皮层微结构成像,并考虑了跨隔室水交换效应
NEUROIMAGE
IF4.5
基于深度学习辅助的三维多束连续电子显微镜数据量化人类浅表白质轴突特征
NEUROIMAGE
IF4.5
人工智能无限制超越人类智能概率一: 用人工智能双胞胎对大脑秘密的理论洞察
NEUROCOMPUTING
IF6.5
MEDICAL IMAGE ANALYSIS
IF11.8
AGING CELL
IF7.1
DIMOND: 基于深度学习的扩散模型优化
ADVANCED SCIENCE
IF14.1

