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黄韫栀，博士，于四川大学医学信息工程专业获得学士和硕士学位，于四川大学生物医学工程专业获得博士学位。2018年至2020年作为联合培养博士在美国北卡罗来纳大学教堂山分校交流学习。目前研究方向包括多模态影像的智能分析与计算机辅助介入手术，长期从事医学图像计算的研究。迄今主持国家自然科学基金1项，参与多项国家自然科学基金项目。迄今获得发表论文20余篇，论文收录于医学图像处理领域的国际顶级期刊，包括Medical Image Analysis等。长期担任MIA, PR, IEEE TMI等主流杂志审稿人。

教育背景：

− 2006.9 - 2010.7，四川大学，医学信息工程，学士

− 2010.9 – 2013.6，四川大学，医学信息工程，硕士

− 2016.9 – 2020.12，四川大学，生物医学工程，博士

工作经历：

− 2018.9 – 2020.9，北卡罗莱纳大学教堂山分校，联合培养博士

− 2013.7 – 2021.10，四川大学，生物医学工程，工程师

− 2021.12–至今，南京信息工程大学，自动化学院，讲师

部分代表论文：

1. Yunzhi Huang, Sahar Ahamad, Luyi Han, Shuai Wang, Zhengwang Wu, Weili Lin, Gang Li, Li Wang, Pew-Thian Yap*. Longitudinal Prediction of Postnatal Brain Magnetic Resonance Images via a Metamorphic Generative Adversarial Network. Pattern Recognition (accepted).

2. Haoran Dou, Luyi Han, Yushuang He, Jun Xu, Nishant Ravikumar, Ritse Mann, Alejandro F Frangi, Pew-Thian Yap, Yunzhi Huang*. Localizing the Recurrent Laryngeal Nerve via Ultrasound with a Bayesian Shape Framework. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2022.

3. Yunzhi Huang, Sahar Ahamad, Jingfan Fan, Dinggang Shen, Pew-Thian Yap*. Difficulty- Aware Hierarchical Convolutional Neural Networks for Deformable Registration of Brain MR Images[J]. Medial Image Analysis. 2021,67: 101817.

4. Luyi Han, Yunzhi Huang*, Haoran Dou, Shuai Wang, Sahar Ahamad, Honghao Luo, Qi Liu, Jingfan Fan, Jiang Zhang. Semi-supervised segmentation of lesion from breast ultrasound images with attentional generative adversarial network[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020, 189: 105275.

5. Yunzhi Huang, Luyi Han, Haoran Dou, Honghao Luo, Zhen Yuan, Qi Liu*, Jiang Zhang, Guangfu Yin*. Two-stage CNNs for computerized BI-RADS categorization in breast ultrasound images[J]. Biomedical engineering online. 2019, 18 (1), 1-18.

个人Google学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=5h4C-0wAAAAJ&hl=zh-CN

科研项目：

− 江苏省双创博士

− 南京信息工程大学科研启动经费

−  国家自然科学基金青年项目（NO.62101365），基于多模态影响的脑肿瘤切除手术路径的自动优化方法研究，项目负责人

招收硕士生：

The ideal candidate will have a Bachelor's in computer science, biomedical engineering, mathematics, neuroimaging or related fields. She/he should have good programming skills (preferable in Python). Good reading and writing skills in English and the ability to work independently and in collaboration are expected.