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田启源，清华大学生物医学工程学院研究员、副教授、博导，国家高层次青年人才，国际医学磁共振学会的青年会士。于2011年获得复旦大学工学学士学位，2017年获得斯坦福大学电子工程系理学博士学位。在斯坦福大学电子工程系及Lucas影像中心开展硕博士阶段研究，师从美国国家科学院院士Brian Wandell教授及国际医学磁共振学会会士Jennifer McNab教授。在哈佛大学医学院-麻省总医院Martinos生物医学影像中心开展博士后阶段研究，师从Martinos中心副主任Susie Huang教授，2022年晋升为哈佛大学放射系Instructor。2023年起全职任教于清华大学，建立清华脑影像实验室（BIRTH：Lab for Brain Imaging Research at Tsinghua），依托清华大学生物医学影像研究中心开展研究。主要从事开发新型磁共振和神经影像技术，研究脑结构和功能及脑疾病病理和诊疗方法。主持8项国家级、省部级、校级科研项目，总经费超1500万元，在Cell、Nature Communications、Advanced Science, Medical Image Analysis、NeuroImage、Cerebral Cortex、Magnetic Resonance in Medicine等国际期刊发表SCI期刊论文60余篇，受理专利5项目，授权专利4项，引用次数3000余次。
BIRTH实验室专注于人工智能赋能的生物医学成像与图像分析技术研发，聚焦磁共振影像、人脑结构与功能、人脑发育与退化、计算机视觉、深度学习与基座模型等前沿领域，开展具有颠覆性的脑科学与脑疾病跨学科医工交叉创新研究。
（1）弥散及功能磁共振影像的处理、建模、分析及应用
（2）基于深度学习的医学图像及人脑图像计算
（3）基于视觉-语言基础模型的脑疾病智能诊断方法
（4）基于医学影像的神经外科手术导航
（5）神经发育性与退行性疾病的机制及诊疗
1 Li Z, Li Z, Bilgic B, Lee HH, Ying K, Huang SY, Liao H, Tian Q. DIMOND: Diffusion Model Optimization with Deep Learning. Advanced Science, 2024; 11: e2307965.
2 Li ZY, Fan Q, Bilgic B, Wang G, Polimeni JR, Huang SY, Tian Q. Diffusion MRI Data Analysis Assisted by Deep Learning Synthesized Anatomical Images. Medical Image Analysis, 2023; 86: 102744.
3 Tian Q, Li Z, Fan Q, Polimeni JR, Bilgic B, Salat DH, Huang SY. SDnDTI: Self-supervised Deep Leaning-based Denoising for Diffusion Tensor MRI. NeuroImage, 2022; 119033.
4 Tian Q, Bilgic B, Fan Q, Zaretskaya N, Fultz NE, Ohringer NA, Chaudhari AS, Hu Y, Ngamsombat C, Witzel T, Setsompop K, Polimeni JR, Huang SY. Improving In Vivo Human Cerebral Cortical Surface Reconstruction using Data Driven Super-resolution. Cerebral Cortex, 2021; 31 (1): 463-482.
5 Tian Q, Bilgic B, Fan Q, Ngamsombat C, Liao C, Hu Y, Witzel T, Setsompop K, Polimeni JR, Huang SY. DeepDTI: High-fidelity Six-direction Diffusion Tensor Imaging using Deep Learning. NeuroImage, 2020; 219: 117017.
荣誉奖项
2025，Summa Cum Laude Merit Award两项，国际医学磁共振学会（ISMRM）（指导教师）
2019，Magna Cum Laude Merit Award两项，国际医学磁共振学会（ISMRM）（指导教师）
2025，Merit Abstract Award，国际人脑图谱学会（OHBM）（指导教师）
2024，2025，全国大学生生物医学工程创新设计竞赛一等奖（指导教师）
2024，北京市优秀本科毕业设计优秀指导教师奖，北京市教育委员会
2024，北京市本科优秀毕业设计，北京市教育委员会（指导教师）
2024，Young Investigator Award，海外华人医学磁共振学会（OCSMRM）（指导教师）
2021，K99/R00 Pathway to Independence Award，美国国立卫生研究院（NIH）
2020，Junior Fellow，国际医学磁共振学会（ISMRM）
2020，Young Investigator Award，海外华人医学磁共振学会（OCSMRM）
2016，2020，Summa Cum Laude Merit Award，国际医学磁共振学会（ISMRM）
2019，Magna Cum Laude Merit Award，国际医学磁共振学会（ISMRM）
2015，Qualcomm Innovation Fellowship，高通公司
2011，研究生奖学金，斯坦福大学
技术专利
Deisseroth K, Ye L, McNab JA, Tian Q. Methods for Visualization and Quantification of Fiber-like Structures. US Patent Application 16/301,086
Tian Q, Huang SY, Bilgic B, Polimeni JR. Super-resolution Anatomical Magnetic Resonance Imaging using Deep Learning for Cerebral Cortex Segmentation. US Patent Application 16/831,061
Fan Q, Huang SY,Tian Q, Ngamsombat C. Estimating Diffusion Metrics from Diffusion-weighted Magnetic Resonance Images using Optimized K-Q Space Sampling and Deep Learning. US Patent Application 17/166,734
Tian Q, Huang SY, Bilgic B. Fast Diffusion Tensor MRI using Deep Learning. WO 2020/198582A1
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