Close

汤振宇


发表日期:2018-03-23 作者:管理员
姓名: 汤振宇
性别:
出生年月:198111
 
导师类别:硕士研究生导师
技术职称:  副教授
联系方式
Email: tangzhenyu119@hotmail.com; Tel: 18326028518
招生专业名称
 计算机科学与技术
主要研究方向
1、数字图像处理
2. 医学图像处理
3.  机器学习
个人简历
  
2014年 - 至今:  安徽大学计算机科学与技术学院
2012年 - 2014年中国科学院自动化研究所博士
2007年 - 2011年德国Duisburg-Essen大学,人工智能,博士
2003 - 2007德国Duisburg-Essen大学,计算机工程,硕士
1999 - 2003:中国矿业大学,计算机科学与技术学院,本科
学术成果
一.杂志(第一作者)
[1] Zhenyu Tang, Yihong Wu, and Yong Fan, "Groupwise registration of MR brain images with tumors", vol. 62, issue 17, pp. 6853-6868, 2017 (SCI, 中科院3区)
[2] Zhenyu Tang and Yong Fan, "Groupwise Image Registration Guided by a Dynamic Digraph of Images", Neuroinformatics, vol. 14, issue 2, pp. 131-145, 2016 (SCI, 中科院2区)
[3] Zhenyu Tang and Josef Pauli, “Fully automatic extraction of human spine curve from MR images using methods of efficient intervertebral disk extraction and vertebra registration”, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 6(1):21-33, 2011. (SCI, 中科院3区)
 
二.会议(第一作者)
[1] Zhenyu Tang, Yue Cui, and Bo Jiang, "Groupwise Registration of MR Brain Images Containing Tumors via Spatially Constrained Low-Rank Based Image Recovery", MICCAI 2017, Quebec, Cananda. (EI, 医学图像最高级别会议)
[2] Zhenyu Tang, Di Jiang, Hongming Li and Yong Fan, “Matching Functional Connectivity Patterns for Spatial Correspondence Detection in fMRI Registration”, MIAR/AE-CAI MICCAI Workshop 2013, 8090:249-257, Nagoya, Japan.
[3] Zhenyu Tang, Di Jiang and Yong Fan, “Image registration based on dynamic directed graphs with group-wise image similarity”, ISBI 2013: From Nano to Macro, San Francisco, 12(4): 492-495, CA, USA. (EI)
 
三.专著(第一作者)
[1] Zhenyu Tang and Yong Fan. "Groupwise Registration of Brain Images for Establishing Accurate Spatial Correspondence of Brain Structures." Shape Analysis in Medical Image Analysis. Springer, Cham, 2014. 229-257
[2] Zhenyu Tang, “Global and Local Adaption of Geometric Deformable Models for Medical Image Segmentation”, VDI-Verlag, ISBN: 978-3-18-328317-0
获奖情况
 
在研项目
[1] 国家自然科学基金青年基金(2015)基于形状信息和结果反馈的多图谱图像分割方法
[2] 安徽省教育厅高校科研基金重点项目(2015):全局图像相似度和粗糙形变场的医学图像集配准