研究方向：

• 领域知识驱动的医学图像重建（CT伪影矫正、CT/PET/MRI高质成像重建等）
• 可解释医学图像分析 (疾病筛查、病灶定位分割、血管分割等)
• 多模态分析（多模态融合、模态配准/转换、影像报告生成、放疗剂量规划等）
• 面向医学应用的机器学习方法（模型数据双驱动深度展开理论、贝叶斯推断、持续学习、元学习、多任务学习）

主要从事人工智能算法与医学影像处理交叉研究，包括CT伪影矫正重建及诊断分析。近3年多以来，主持并完成4项百万级横向课题，主持科技部重点研发计划子课题1项、国家自然科学基金青年项目、陕西省高层次青年人才引进项目，重要参与科技部重点研发计划课题1项、陕西省创新团队项目。目前以一作(含共一)/通讯作者身份在国际权威杂志上发表学术论文30余篇, 包括临床顶刊The Lancet Digital Health、图像处理顶级期刊IEEE TMI/Medical Image Analysis/IEEE TNNLS、及人工智能顶级会议CVPR/ICML/IJCAI/ACMMM等; 已授权17项国内外发明专利，相关算法已转化至我国多个头部创新企业。曾荣获2022年度腾讯专利金奖 (第一发明人, 集团2/5000+)、 2023年世界互联网大会领先科技奖（成果完成人之一）、2022年度腾讯犀牛鸟全国精英人才培养计划杰出导师奖、2024年IEEE TMI杰出审稿人、CVPR 2023亮点论文、ECCV 2022口头论文、MICCAI 2025口头论文等荣誉称号。担任MICCAI 2026 领域主席。

2026学硕、博士均有名额。欢迎自驱力强、数学基础好、编程能力强的同学加入，请提前发邮件联系并附上成绩单和个人简历。团队长期招收访问学生、联合培养学生及各类青年优秀人才，欢迎合作联系! 邮箱：hongwang01@xjtu.edu.cn