基于蒙特卡洛和深度学习的医学成像剂量学研究

Release Time:2022-01-05Number of visits:371

Speaker:    谢添武,复旦大学
Time:          1月6日 10:15 - 11:15
Location:    信息学院 1A 200
Host:           任无畏
Abstract:
电离辐射技术在医学领域的广泛应用和不断普及给辐射物理与辐射防护学科带来了诸多新的课题。其中,作为研究辐射生物效应和辐射防护与安全基础的医用辐射剂量学,亟需与时俱进、不断拓展与创新。有机结合个体化的医学影像与照射条件参数,基于蒙特卡洛模拟和深度学习网络自动化构建可计算人体模型并开展个体化器官/组织剂量的精准评估从而改进当前的核医学内照射剂量估算方法,对于最终实现直接利用PET-CT的医学影像来开展个体化的核医学内照射剂量精准评估具有十分重要的意义。

Bio:
谢添武博士,复旦大学放射医学研究所青年研究员。先后在华中科技大学光电国家实验室、日内瓦大学、日内瓦州立医院等国内外著名机构从事科研工作,致力于人体数字孪生、医学物理、辐射剂量学与防护等方面的研究,取得了一系列创新性成果。近五年来,以第一作者身份在本研究领域的关键期刊Eur J Nucl Med Mol Imaging, J Nucl Med, Eur Radiol, Phys Med Biol, Med Phys等发表十余篇高水平的研究论文,并参编英文学术专著两部。荣获“2019中国辐射防护学会青年科学家奖”,得到国内外同行的高度认可;十余次受邀在重要医学物理国际会议上做学术报告;欧洲辐射剂量学组织,美国核医学与分子影像学会会员;担任本领域高水平SCI国际期刊Medical Physics、Physics in Medicine and Biology、American Journal of Transplantation审稿人;现任中华医学会放射医学与防护分会青年委员会委员。
主要研究方向:
1)人体及实验动物数字化模型构建与应用研究;
2)人工智能,医学物理,放射诊断学,辐射剂量学等相关或新兴学科的结合及其临床应用。