考研中一般在复试期间大家会联系硕士研究生导师,因为提前联系运气好的话,导师看到你的简历后可能对你非常感兴趣,在不违背原则的前提下没准会对你的复试指点一二。那在和导师邮件沟通的过程中如果你对导师的学术著作颇有研究或者在考研前就已经瞄准某位导师,那就很有必要对于硕士研究生导师的信息提前熟悉了解,方便以后的沟通。下面新东方在线考研频道为大家分享:“ 北京航空航天大学宇航学院硕士研究生导师信息:刘博”文章。
刘博
职称\职位:讲师/硕导
出生年月:1983年6月
电子邮箱:bo.liu@buaa.edu.cn
办公地点:沙河主楼D723
办公电话:61716977基本情况
教育经历
(1) 2010-9至2015-1, 北京航空航天大学宇航学院, 模式识别与智能系统, 工学博士
(2) 2012-9至2013-9, 杜克大学, 放射肿瘤系, 联合培养博士生
(3) 2004-9至2007-4, 北京航空航天大学宇航学院, 模式识别与智能系统, 工学硕士
(4) 2000-9至2004-7, 山东大学信息科学与控制工程系, 信息与计算科学
工作经历
(1) 2015-4至现在, 北京航空航天大学, 宇航学院, 讲师
教学
(1) 讲授本科生专业课《数据结构》、《MATLAB程序设计》; 讲授物理学院研究生专业课《医学影像物理学》;
(2) 指导《专业课程设计》与《专业综合实验》红外成像智能感知系统专题;
(3) 指导硕士研究生3人,毕业1人;辅助指导博士研究生5人,已毕业3人;
(4) 担任士嘉书院187502班和宇航学院181517班班主任。
研究兴趣
机器学习、图像处理、三维成像技术及其在大型医疗设备中的应用,具体包括:
(1)基于机器学习方法的三维成像及图像感知(分割、配准等);
(2)复杂治疗技术的智能规划及影像引导;
(3)智能机器人放疗设备治疗规划和影像引导系统的研发。
科研情况
主持国家自然科学基金青年项目1项,与北京大学、中国人民解放军总医院合作研究国家自然科学基金面上项目2项,青年项目1项;主持国家重点研发计划子课题1项,作为骨干人员参与国家重点研发计划课题2项。以第一/通讯作者发表SCI检索论文17篇(JCR Q2区以上),单篇最高SCI他引25次,部分工作作为Frontal Page Featured Article发表在医学影像领域顶刊IEEE TMI上;申请发明专利5项,授权2项。研究成果应用于高端机器人放射消融设备,目前完成样机研制;成功研制了2套微创放疗治疗计划系统并已推广应用于包括北京大学第一医院、解放军总医院、浙江省人民医院、山东大学齐鲁医院在内的百余家三甲医院。 担任中国生物医学工程学会精确放疗技术分会青年委员,获北航青年拔尖人才计划支持。
代表论文
[1] WEI R#, LIU B#*, ZHOU F, BAI X, FU D, LIANG B, WU Q* A patient-independent CT intensity matching method using conditional generative adversarial networks (cGAN) for single x-ray projection-based tumor localization. Physics in Medicine & Biology, 2020, 65(14): 145009.
[2] XU X, ZHOU F, LIU B*, FU D, BAI X*. Efficient Multiple Organ Localization in CT Image using 3D Region Proposal Network. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 38(1). (Frontal Page Featured Article)
[3] LIANG B, LIU B*, ZHOU F, YIN F F, WU Q. Comparisons of volumetric modulated arc therapy (VMAT) quality assurance (QA) systems: sensitivity analysis to machine errors. Radiat Oncol, 2016, 11(1): 146.
[4] LIU B, BAI X, ZHOU F. Local motion-compensated method for high-quality 3D coronary artery reconstruction. Biomedical Optics Express, 2016, 7(12): 5268-83.
[5] LIU B, ZHOU F, BAI X. Improved C-arm cardiac cone beam CT based on alternate reconstruction and segmentation. Biomedical Signal Processing and Control, 2014, 13(0): 113-22.
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