王国泰 (教授)

教授 博士生导师

主要任职:副教授

性别:男

毕业院校:伦敦大学

学历:博士研究生毕业

学位:工学博士学位

在职信息:在岗

所在单位:机械与电气工程学院

入职时间:2018-10-11

学科:机械工程
生物医学工程

办公地点:电子科技大学(清水河校区)主楼C1-501

个人简介

    王国泰,教授,博导,四川省海外高层次人才,国家级青年人才计划入选者。2011年获得上海交通大学生物医学工程、智能科学与技术双学士学位,2014年获得上海交通大学硕士学位,并获得伦敦大学学院(UCL, QS世界大学排名前十)全额奖学金攻读博士学位。2018年博士毕业,先后在伦敦大学学院、伦敦国王学院进行博士后研究工作。2018年10月任电子科技大学副教授,2024年1月晋升教授。2021年起入选斯坦福大学发布的《年度科学影响力排行榜》全球前2%。

    主要从事医学影像人工智能、计算机视觉与医学图像计算方面的研究, 近年主持国家自然科学基金青年项目一项,面上项目一项,四川省重点研发项目一项。近五年以第一及通讯作者身份发表高水平论文60余篇,包括在人工智能及医学图像领域的顶级期刊、会议论文30余篇, 如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI, 影响因子24.314)、Medical Image Analysis (影响因子13.828)、IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI, 影响因子11.037)、NeuroImage (影响因子7.4)等,谷歌学术引用量9000余次,单篇最高被引700余次,6篇论文入选ESI高被引。授权国内专利6项、国际专利1项。

    担任Nature Communication、IEEE TPAMI、Medical Image Analysis、IEEE TMI、JBHI、Neurocomputing、Medical Physics、AAAI、MICCAI等领域顶级及重要期刊和会议审稿人,被IEEE TMI、Medical Image Analysis评为杰出审稿人;近年两年任Medical Physics副主编,Medical Image Analysis客座编辑,多次担任MICCAI、ISBI等重要会议区域主席(Area Chair)。近年分别受邀在剑桥大学、上海交通大学、医学图像计算青年研讨会(MICS)、视觉与学习青年学者研讨会(VALSE)、MICCAI线上研讨会等做学术报告。

    近年面向胎儿磁共振图像计算、肿瘤影像诊断、放疗自动勾画等医学图像智能分析应用方向,针对医学图像标注成本高、模型跨中心泛化能力低等共性问题进行研究,所开发的CT图像中肝脏肿瘤及血管自动分割和手术规划系统入选《Medical Physics》封面论文;基于深度学习的三维医学图像交互式分割和智能标注方面的研究工作在IEEE TPAMI、IEEE TMI等发表多篇论文,并入选IEEE TMI最受欢迎论文;所开发的CT图像新冠肺炎自动分割和定量分析方法融入商汤科技SenseCare智慧诊疗平台在全国多省市区落地使用;并主持了面向低标注成本(半监督、弱监督、噪声标签等)学习的开源框架PyMIC的开发;2021年在领域顶级期刊Medical Image Analysis主办了“医学图像计算中可解释、可泛化的深度学习方法”特刊,受到国际广泛关注,吸引了全球73余个团队投稿论文。

    指导学生多次在领域国际顶级会议MICCAI的医学图像分割挑战赛中获得国际冠军、亚军,指导多名本科生在MICCAI、ISBI、Medical Physics等领域顶级会议及重要期刊发表研究论文,指导本科生获得2021年中国大学生计算机设计大赛一等奖。实验室团队多名学生获得研究生国家奖学金、四川省优秀毕业生等荣誉。

   

 团队主页:https://hilab.uestc.edu.cn/

谷歌学术:https://scholar.google.co.uk/citations?user=Z2sFN4EAAAAJ&hl=en

DBLP:     https://dblp.org/pid/149/7441.html 

实验室GitHub: https://github.com/HiLab-git/

知乎专栏:https://www.zhihu.com/column/gwdlcv

Email:  guotai.wang (AT) uestc.edu.cn

微信公众号:


近期新闻

[2023/10] 实验室两名研究生获得国家奖学金。

[2023/07] 实验室近期2篇在域适应、域泛化方向的论文在Medical Image Analysis(IF 10.9)发表。

[2023/06] 实验室3篇论文被MICCAI 2023接收。

[2023/06] 实验室在测试时域适应(TTA)方面的的工作在领域顶级会议IPMI发表。

[2023/05] 实验室在MICCAI 2023年举办的放疗图像分割国际挑战赛(SegRap)已开放注册!

[2023/04] 实验室2023年1-4月*4篇论文*在医学影像人工智能领域顶刊IEEE TMI发表或被接收。

[2022/12] 实验室在Medical Image Analysis上编辑的“医学影像AI模型的可解释性和泛化性”特刊正式出版。

[2022/12] 实验室开发的医学图像弱监督、半监督和噪声标签学习开源框架PyMIC在CMPB发表。




讲座视频

  1. 2023/08/26,医学图像计算青年研讨会(MICS)“医疗基础模型”学术沙龙,题目:MIS-FM: 基于大规模自监督预训练模型的 3D 医学图像分割

  2. 2022/09/02,香港中文大学(在线),报告题目:Developing AI Models for Medical Image Analysis with Efficient and Low-cost Annotations.

  3. 2022/08/23,  医学图像计算青年研讨会(MICS)在线报告,报告题目:基于低标注成本的医学图像分割技术研究

  4. 2020/05/15,MICCAI新冠肺炎影像人工智能专题研讨会, 报告题目:A Noise-robust Framework for Automatic Segmentation of COVID-19 Pneumonia Lesions from CT Images

  5. 2019/09/04,VALSE Webinar 19-22期医学影像处理与分析专题报告, 报告题目:医学图像的智能化交互式分割

  6. 2018/05/02,剑桥大学,医疗影像发展专题研讨会,报告题目:Image-specific Fine-tuning and Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation

教育经历

  2011.9-2014.3

上海交通大学  |  生物医学工程  |  工程硕士专业学位  |  硕士研究生毕业

  2007.9-2011.7

上海交通大学  |  智能科学与技术  |  双学士  |  大学本科毕业(双)

  2007.9-2011.7

上海交通大学  |  生物医学工程  |  工学学士学位  |  大学本科毕业

  2014.9-2018.6

伦敦大学学院  |  医学与生物学成像  |  工学博士学位  |  博士研究生毕业

工作经历

  2018.10-至今

电子科技大学机械与电气工程学院  |  特聘副教授

研究方向

  • [1]   医学图像计算

  • [2]   深度学习

  • [3]   计算机视觉