王国泰 (教授)

教授 博士生导师

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,2023年10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。以第一及通讯作者身份发表高水平论文80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10000余次,单篇一作论文最高被引800余次,7篇论文入选ESI高被引。授权国内专利8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、智能标注方面、噪声标签学习的研究工作在IEEE TPAMI、IEEE TMI等发表多篇论文,并入选IEEE TMI最受欢迎论文;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

  2023.10-至今

电子科技大学机械与电气工程学院  |  教授

  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