姓名：唐振
职称：讲师
E-mail：zhentang@ahut.edu.cn
主要研究方向：计算机视觉、医学图像处理
个人简介：唐振，男，博士，硕士导师，医学图像图像计算青年研讨会委员，中国人工智能学会会员。2017年毕业于香港浸会大学，获硕士学位。2023年毕业于英国南安普顿大学计算机科学专业，获博士学位。主要研究方向卫医学图像处理，专注于医学图像跨模态生成，疾病分类与预后预测模型研究，医学影像处理可解释性与泛化性研究等。近年来参与多项省级科研项目，主持安徽省质量工程项目1项，校级科研项目1项。担任CURRENT MEDICAL IMAGING，CURRENT ALZHEIMER RESEARCH等多个医学影像期刊审稿人。与马鞍山人民医院，安徽医科大学第二附属医院，合肥市第一人民医院，安徽省口腔医院，淮北市第一人民医院，迈瑞医疗等多家医院及医疗机构建立合作。
所授课程：
《计算机视觉》、《机器学习》、《人工智能通识》等
代表性成果：
Tang, Z., Mahmoodi, S., Meng, D., Darekar, A., & Vollmer, B. (2024). Rule-based deep learning method for prognosis of neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy by using susceptibility weighted image analysis. Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine, 37(2), 227-239.
Ping Zhou; Feng Chen; Bingwen Hu; Zhen Tang; Heng Liu; Meiyu Du ; Competing Dual-Network
with Pseudo-Supervision Rectification for Semi-Supervised Medical Image Segmentation, Chinese
Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV 2024), 2024
Tang, Z., Mahmoodi, S., Darekar, A. and Vollmer, B., 2023. Automatic veins analysis of susceptibility weighted image in hypoxic-ischaemic encephalopathy. Magnetic Resonance Imaging，98，pp.83-96.
Tang, Z.; Mahmoodi, S.; Darekar, A. and Vollmer, B. 2022. Hypoxic-Ischaemic Encephalopathy Prognosis using Susceptibility Weighted Image Analysis based on Histogram Orientation Gradient. In 15th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 4: BIOSIGNALS, ISBN 978-989-758-552-4, ISSN 2184-4305, pages 57-62.
Tang, Z., Mahmoodi, S., Dasmahapatra, S., Darekar, A., & Vollmer, B. 2020. Ridge detection and analysis of susceptibility-weighted magnetic resonance imaging in neonatal hypoxic-ischaemic encephalopathy. In Medical Image Understanding and Analysis: 24th Annual Conference, MIUA 2020, (pp. 307-318). Springer.
软著：乳腺磁共振图像智能分析系统V1.0
备注：
欢迎对医学图像处理方向感兴趣的同学与我联系。提供良好的科研环境与深入的学术指导，支持学生参加国内外学术交流。表现优异者，可推荐到香港浸会大学，英国南安普顿大学，谢菲尔德大学，剑桥大学等境外高校攻读博士学位。
