Home
主要从事人工智能、应用数学与医学影像处理交叉研究，聚焦于不完备医学影像智能可靠计算，包括：（[Google Scholar][Github]）
面向欠采样(即不完备)的可靠成像重建：
领域知识驱动的医学影像重建（CT/PET伪影矫正、低剂量重建等）
面向少标注(即不完备)的可信诊断分析：
可解释医学影像诊断分析 (肿瘤/血管分割、多模态融合/配准/转换、报告生成、医疗智能体等)
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、多任务学习等
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、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，重要参与陕西省创新团队项目和教育部学科突破先导计划项目。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31篇, 包括临床顶刊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 2020口头论文等荣誉称号, 担任MICCAI 2026领域主席、MICS委员、 Journal of Imaging特邀编辑、Intelligent Translational Medicine 青年编委。
2027级学硕、博士均有名额。欢迎诚实正直、自驱力强、数学基础好、编程能力强、沟通能力良好的同学加入，请提前发邮件联系并附上成绩单和个人简历（课题组都是一群认真踏实做事的小伙伴，如果读研只是为了随意拿学位，请勿打扰~）。团队长期招收科研训练学生、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
