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宋婷

作者:  来源:   阅读量:  发布时间:2017-09-03 17:01:15



姓名:宋婷

职称:副教授/博士生导师

联系邮箱:tingsong2015@smu.edu.cn


v 学习经历

2006.09-2010.06 南方医科大学,计算机科学与技术,学士

2010.09-2015.06 南方医科大学,生物医学工程,博士(硕博连)

2013.01-2013.09 美国加州大学圣迭戈分校,放疗科,访问博士生

2013.10-2015.01 美国德州大学西南医学中心,放疗科,访问博士生


v 工作经历

2015.09-2018.02 南方医科大学生物医学工程学院医疗仪器研究所,讲师

2018.03-至今 南方医科大学生物医学工程学院医疗仪器研究所,副教授


v 研究方向

    肿瘤放射治疗物理(计划设计与优化、剂量计算等)、放疗计划大数据与人工智能、先进放射治疗技术(MRI-only放疗、质子放疗等)


v 主要学术任职:

广东省生物医学工程学会医学物理分会,委员;

广东省精准医学应用学会医工结合分会,委员;

Physics in Medicine and Biology、Medical Physics、《中国医学物理学杂志》等期刊外审专家




v 主要科研课题

1、国家重点研发计划项目课题,智能放疗计划系统的研究(2017YFC0113203),主持;

2、国家自然科学基金青年项目,基于预测剂量约束引导的自动多目标调强放疗计划优化方法研究(81601577),主持;

3、中国博士后科学基金面上项目,基于大数据智能学习的调强计划自动质量控制方法研究(2016M592510),主持;

4、广东省自然科学基金面上项目,深度学习驱动多任务的磁共振加速器在线计划优化新系统研究(2021A1515012044),主持。



v 近三年五篇代表性论文

[1]. Yongbao Li, Wenzhao Sun, Hongdong Liu, Shouliang Ding, Bin Wang, Xiaoyan Huang*, Ting Song*, Development of a GPU-superposition Monte Carlo code for fast dose calculation in magnetic fields, Physics in Medicine and Biology, 2022,67(23):125002. (二区,领域知名期刊)

[2]. Yongbao Li#, Fan Xiao#, Biaoshui Liu, Mengke Qi, Xingyu Lu, Jiajun Cai, Linghong Zhou*, Ting Song*, Deep learning-based 3D in vivo dose reconstruction with EPID for MR-LINACs: A proof of concept study, Physics in Medicine and Biology, 2021,66(23):235011. (二区,领域知名期刊)

[3]. Yongbao Li, Shouliang Ding, Bin Wang, Hongdong Liu, Xiaoyan Huang, Ting Song*, Extension and validation of a GPU-Monte Carlo dose engine gDPM for 1.5 T MR-LINAC online independent dose verification, Medical Physics, 2021,48(10):6174-6183. (领域知名期刊)

[4] M. Qi#, Y. Li#, A. Wu#, Q. Jia, B. Li, W. Sun, Z. Dai, X. Lu, L. Zhou*, X. Deng* and T. Song*, Multi-sequence MR image-based synthetic CT generation using a generative adversarial network for head and neck MRI-only radiotherapy, Medical Physics, 2020. 47(4):1880-1894. (领域知名期刊,年度高被引)

[5]. A. Wu#, Y. Li#, M. Qi#, Q. Jia, B. Li, W. Sun, Z. Dai, X. Lu, L. Zhou*, X. Deng* and T. Song*, Dosiomics improves prediction of locoregional recurrence for intensity modulated radiotherapy treated head and neck cancer cases, Oral Oncology, 2020,104:10.1016/j.oraloncology.2020.104625. (一区)


v授权发明专利

[1]. 宋婷,周凌宏,孔繁图,吴艾茜,亓孟科. 调强放疗计划中三维剂量分布的预测方法及其应用:中国,201710851175.7 [P]. 2019-06-07.

[2]. 宋婷 麦燕华 孔繁图 贾启源 周凌宏. 基于体素权重因子的自动调强多目标优化方法及其应用:中国,ZL201810501447.5[P]. 2022-05-03.

[3]. 宋婷,郭芙彤,周凌宏,吴艾茜,贾启源,亓孟科. 基于深度网络学习的调强放疗计划三维剂量分布预测方法:中国,ZL201910341687.8.[P].2022-02-01.

[4]. 宋婷,贾启源,陆星宇,吴艾茜,亓孟科,郭芙彤,周凌宏. 预测剂量分布引导的调强放疗计划优化系统、介质及设备:中国,ZL201910437520.1.[P].2020-09-04.

[5]. 宋婷,陆星宇,贾启源,吴艾茜,亓孟科,郭芙彤,刘裕良,周凌宏. 基于预测剂量分布引导的调强放疗计划优化方法及应用:中国,ZL201910609968.7.[P].2020-11-10.






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