师资队伍

教研系列

当前位置: 首页 -> 师资队伍 -> 在职教师 -> 教研系列 -> 正文

医学影像

田启源 准聘副教授

Contact Us:

Tel:+86 010-62773380

E-mail:birthlab@mail.tsinghua.edu.cn

qiyuantian at tsinghua.edu.cn

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哲学博士学位。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14项国家级、省部级、校级科研项目,在Cell、Nature Biomedical Engineering, Nature Communications、Advanced Science, Medical Image Analysis、Imaging Neuroscience、NeuroImage、Cerebral Cortex、Magnetic Resonance in Medicine等国际期刊发表SCI期刊论文70余篇,受理专利6项,授权专利4项,引用次数3500余次。

  • BIRTH实验室长期致力于推动脑影像新工具、脑科学新发现以及脑疾病新诊疗的诞生(birth)与突破,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及介入治疗导航

    5)神经发育性与退行性疾病的机制及诊疗


  • 1 Liu M, Liao Y, Li H, Zhu J, Yang H, Hao Y, Qu H, Tian Q. Quality-label-free Fetal Brain MRI Quality Control Based on Image Orientation Recognition Uncertainty. Medical Image Analysis, 2026; 110; 103994.

    2 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.

    3 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.

    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

    2025autoPET挑战赛单次全身PET/CT第一名,国际医学图像计算与计算机辅助介入学会(MICCAI) (指导教师)

    2025VLM3D挑战赛多异常定位任务第二名,国际医学图像计算与计算机辅助介入学会(MICCAI) (指导教师)

    2025Summa Cum Laude Merit Award两项,国际医学磁共振学会(ISMRM)(指导教师)

    2025Magna Cum Laude Merit Award两项,国际医学磁共振学会(ISMRM)(指导教师)

    2025Merit Abstract Award,国际人脑图谱学会(OHBM)(指导教师)

    20242025,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,北京市本科优秀毕业设计,北京市教育委员会(指导教师)

    2024Young Investigator Award,海外华人医学磁共振学会(OCSMRM)(指导教师)

    2021K99/R00 Pathway to Independence Award,美国国立卫生研究院(NIH

    2020Junior Fellow,国际医学磁共振学会(ISMRM

    2020Young Investigator Award,海外华人医学磁共振学会(OCSMRM

    20162020Summa Cum Laude Merit Award,国际医学磁共振学会(ISMRM

    2019Magna Cum Laude Merit Award,国际医学磁共振学会(ISMRM

    2015Qualcomm Innovation Fellowship,高通公司

    2011,研究生奖学金,斯坦福大学


    学术任职

    ISMRM年会程序委员会委员

    中国体视学会磁共振成像分会秘书长及委员

    中国认知科学学会神经与精神影像专委会常务委员

    中国医学装备协会磁共振专委会委员

    医学图像计算青年研讨会(MICS)委员会委员

    中国图象图形学学会医学影像专委会委员

    中国生物医学工程学会人工智能分会医疗大模型工作组委员

    厦门市精神影像与神经调控重点实验室学术委员会委员

    第十三届MICS组委会主席


    技术专利

    Deisseroth K, Ye L, McNab JA, Tian Q. Methods for Visualization and Quantification of Fiber-like Struct ures. 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