唐晓颖，约翰霍普金斯大学博士，南方科技大学电子与电气工程系长聘副教授、研究员、博士生导师；国自然优秀青年基金获得者；广东省杰出青年基金获得者；深圳市优秀青年基金获得者；深圳市海外高层次人才；深圳市“鹏城孔雀计划”特聘教授；约翰霍普金斯大学及卡内基梅隆大学客座教授；“十四五”科技部重点研发计划青年科学家项目、“十三五”科技部重点研发计划课题等10余项科研项目负责人；Neural Networks、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology期刊副编辑；国际会议 MICCAI领域主席、分会场主席、大会本地主席；领域顶级国际会议IEEE ISBI分会场主席、领域主席；模式识别领域顶级国际会议ICPR领域主席；美国电气与电子工程师协会(IEEE)、中国生物医学工程学会高级会员；IEEE EMBS Shenzhen Chapter学会副主席。
教育经历
2009/09-2014/05 约翰霍普金斯大学（美国），电气与计算机工程系，博士
2013/01-2014/05 约翰霍普金斯大学（美国），应用数学与统计系，硕士
2009/09-2011/05 约翰霍普金斯大学（美国），电气与计算机工程系，硕士
2006/09-2009/06 华中科技大学，外国语学院，学士
2005/09-2009/06 华中科技大学，控制科学与工程系，学士
工作经历
2024/01 – 至今 南方科技大学，电子与电气工程系，长聘副教授、研究员
2018/05 – 2023/12 南方科技大学，电子与电气工程系，助理教授、副研究员
2016/02 – 2019/02 卡内基梅隆大学（美国），电气与计算机工程系，客座助理教授
2015/05 – 2018/05 约翰霍普金斯大学（美国），电气与计算机工程系，客座助理教授
2015/05 – 2018/05 中山大学，电子与信息工程学院，副教授
2015/05 – 2018/05 中山大学，中山大学卡内基梅隆大学联合工程学院，助理教授
2015/05 – 2018/05 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院，助理教授
2015/05 – 2016/08 卡内基梅隆大学（美国），电气与计算机工程系，访问教授
2014/05 – 2015/05 约翰霍普金斯大学（美国），图像科学中心，博士后研究员
研究简介
研究方向主要为智能医学影像计算与分析，主要应用为大脑的多模态磁共振图像分析以及眼科多模态图像分析，以及基于人工智能的大脑疾病和眼科疾病的早期诊断和预测。
研究领域
医学图像计算与分析，精细智能手术机器人，眼脑影像分析，数据高效学习
主要荣誉
深圳人工智能科技进步奖（1/8），2024
中国体视学学会青年科学技术奖（1/1），2024
深圳市“鹏城孔雀计划”特聘教授（B类），2024
中国医学人工智能代表性算法（1/2），2023
广东省科技进步奖一等奖（4/11），2022
优秀研究生导师奖，2022
招生先进个人奖，2022
优秀书院导师奖，2019
深圳市南山区领航人才， 2019
深圳市海外高层次人才，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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者，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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
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.（通讯作者）
招聘信息
唐晓颖博士课题组常年招聘研究助理教授、博士后、科研助理，招收博士生、硕士生、本科实习生，同时欢迎来自国内外大学及科研机构的访问学者和交流学生，有兴趣者请与唐博士邮件联系！
联系方式
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