師資
唐曉穎，約翰霍普金斯大學(xué)博士，南方科技大學(xué)電子與電氣工程系長(zhǎng)聘副教授、研究員、博士生導(dǎo)師；國(guó)自然優(yōu)秀青年基金獲得者；廣東省杰出青年基金獲得者；深圳市優(yōu)秀青年基金獲得者；深圳市海外高層次人才；深圳市“鵬城孔雀計(jì)劃”特聘教授；約翰霍普金斯大學(xué)及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)客座教授；“十四五”科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃青年科學(xué)家項(xiàng)目、“十三五”科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等10余項(xiàng)科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；Neural Networks、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology期刊副編輯；國(guó)際會(huì)議 MICCAI領(lǐng)域主席、分會(huì)場(chǎng)主席、大會(huì)本地主席；領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議IEEE ISBI分會(huì)場(chǎng)主席、領(lǐng)域主席；模式識(shí)別領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議ICPR領(lǐng)域主席；美國(guó)電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員；IEEE EMBS Shenzhen Chapter學(xué)會(huì)副主席。
教育經(jīng)歷
2009/09-2014/05 約翰霍普金斯大學(xué)（美國(guó)），電氣與計(jì)算機(jī)工程系，博士
2013/01-2014/05 約翰霍普金斯大學(xué)（美國(guó)），應(yīng)用數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)系，碩士
2009/09-2011/05 約翰霍普金斯大學(xué)（美國(guó)），電氣與計(jì)算機(jī)工程系，碩士
2006/09-2009/06 華中科技大學(xué)，外國(guó)語學(xué)院，學(xué)士
2005/09-2009/06 華中科技大學(xué)，控制科學(xué)與工程系，學(xué)士
工作經(jīng)歷
2024/01 – 至今 南方科技大學(xué)，電子與電氣工程系，長(zhǎng)聘副教授、研究員
2018/05 – 2023/12 南方科技大學(xué)，電子與電氣工程系，助理教授、副研究員
2016/02 – 2019/02 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（美國(guó)），電氣與計(jì)算機(jī)工程系，客座助理教授
2015/05 – 2018/05 約翰霍普金斯大學(xué)（美國(guó)），電氣與計(jì)算機(jī)工程系，客座助理教授
2015/05 – 2018/05 中山大學(xué)，電子與信息工程學(xué)院，副教授
2015/05 – 2018/05 中山大學(xué)，中山大學(xué)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)聯(lián)合工程學(xué)院，助理教授
2015/05 – 2018/05 廣東順德中山大學(xué)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)國(guó)際聯(lián)合研究院，助理教授
2015/05 – 2016/08 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（美國(guó)），電氣與計(jì)算機(jī)工程系，訪問教授
2014/05 – 2015/05 約翰霍普金斯大學(xué)（美國(guó)），圖像科學(xué)中心，博士后研究員
研究簡(jiǎn)介
研究方向主要為智能醫(yī)學(xué)影像計(jì)算與分析，主要應(yīng)用為大腦的多模態(tài)磁共振圖像分析以及眼科多模態(tài)圖像分析，以及基于人工智能的大腦疾病和眼科疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)。
研究領(lǐng)域
醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算與分析，精細(xì)智能手術(shù)機(jī)器人，眼腦影像分析，數(shù)據(jù)高效學(xué)習(xí)
主要榮譽(yù)
深圳人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)（1/8），2024
中國(guó)體視學(xué)學(xué)會(huì)青年科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)（1/1），2024
深圳市“鵬城孔雀計(jì)劃”特聘教授（B類），2024
中國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能代表性算法（1/2），2023
廣東省科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（4/11），2022
優(yōu)秀研究生導(dǎo)師獎(jiǎng)，2022
招生先進(jìn)個(gè)人獎(jiǎng)，2022
優(yōu)秀書院導(dǎo)師獎(jiǎng)，2019
深圳市南山區(qū)領(lǐng)航人才， 2019
深圳市海外高層次人才，2018
代表文章
1. J. Lyu, P. Bartlett, F. Nasrallah, and X. Tang*, "Masked Deformation Modeling for Volumetric Brain MRI Self-supervised Pre-Training", IEEE Transactions on Medical Imaging, 44(3): 1596-1607, 2024.（通訊作者）
2. L. Lin, Y. Liu, J. Wu, P. Cheng, Z. Cai, K.K.Y. Wong, and X. Tang*, "FedLPPA: Learning Personalized Prompt and Aggregation for Federated Weakly-Supervised Medical Image Segmentation", IEEE Transactions on Medical Imaging, 44(3): 1127-1139, 2024.（通訊作者）
3. Z. Cai, L. Lin, H. He, P. Cheng, and X. Tang*, "Uni4Eye++: A General Masked Image Modeling Multi-Modal Pre-Training Framework for Ophthalmic Image Classification and Segmentation", IEEE Transactions on Medical Imaging, 43(12): 4419-4429, 2024.（通訊作者）
4. L. Lin, L. Peng, H. He, P. Cheng, J. Wu, K.K.Y. Wong, and X. Tang*, “YoloCurvSeg: You Only Label One Noisy Skeleton for Vessel-style Curvilinear Structure Segmentation”, Medical Image Analysis, 90: 102937, 2023.（通訊作者）
5. Z. Wang, J. Lyu, and X. Tang*, “autoSMIM: Automatic Superpixel-based Masked Image Modeling for Skin Lesion Segmentation”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 42(12): 3501-3511, 2023.（通訊作者）
6. P. Cheng, L. Lin, J. Lyu, Y. Huang, W. Luo, and X. Tang*, “PRIOR: Prototype Representation Joint Learning from Medical Images and Reports”, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Paris, August 2023.（通訊作者，CCF A）
7. J. Lyu, Y. Zhang, Y. Huang, L. Lin, P. Cheng, and X. Tang*, “AADG: Automatic Augmentation for Domain Generalization on Retinal Image Segmentation”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 41(12): 3699-3711, 2022.（通訊作者）
8. Y. Zhang, J. Wu, Y. Liu, Y. Chen, W. Chen, E.X. Wu, C. Li, and X. Tang*, "A Deep Learning Framework for Pancreas Segmentation with Multi-atlas Registration and 3D Level-set", Medical Image Analysis, 68: 101884, 2021.（通訊作者）
9. J. Wu and X. Tang*, “Brain Segmentation Based on Multi-atlas and Diffeomorphism Guided 3D Fully Convolutional Network Ensembles”, Pattern Recognition, 115: 107904, 2021.（通訊作者）
10. Y. Zhang, J. Wu, Y. Liu, Y. Chen, E.X. Wu, and X. Tang*, “MI-UNet: Multi-Inputs UNet Incorporating Brain Parcellation for Stroke Lesion Segmentation from T1-weighted Magnetic Resonance Images”, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 25(2): 526-535, 2021.（通訊作者）
招聘信息
唐曉穎博士課題組常年招聘研究助理教授、博士后、科研助理，招收博士生、碩士生、本科實(shí)習(xí)生，同時(shí)歡迎來自國(guó)內(nèi)外大學(xué)及科研機(jī)構(gòu)的訪問學(xué)者和交流學(xué)生，有興趣者請(qǐng)與唐博士郵件聯(lián)系！
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