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宋婷

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


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姓名:宋婷

职称:副教授

联系邮箱:songting0129@163.com

联系电话:020-62789320


学习经历(学士、硕士、博士):

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


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


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)


主要学术任职:

《中国医学物理学杂志》外审专家



主要科研课题:

1.基于大数据和人工智能的远程放疗服务模式研究(2017国家重点专项,课题负责人)

2.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(2016国家自然科学基金青年项目,主持)

3.基于大数据智能学习的调强计划自动质量控制方法研究(2016中国博士后科学基金第59批面上,主持)

4.基于大数据智能学习的调强放疗计划自动质量控制方法研究(2016南方医科大学科研启动留学回校扶持,主持)

5.基于患者特有几何结构预测可实现剂量学特性的放射治疗计划自动质量控制的研究(2015国基面上,骨干参与)


代表性论文:

[1]. 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. (三区,IF=3.177

[2]. 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,IF=3.73

[3]. M. Qi#, Y. Li#, A. Wu#, Q. Jia, F. Guo, X. Lu, F. Kong, Y. Mai, L. Zhou* & T. Song*, Region-specific three-dimensional dose distribution prediction: a feasibility study on prostate VMAT cases, Journal of Radiation Research and Applied Sciences, 2020,13(1): 485-495. (三区,IF=2.96

[4]. Aiqian Wu#, Yongbao Li#, Mengke Qi#, Qiyuan Jia, Futong Guo, Xingyu Lu, Linghong Zhou* & Ting Song*, Robustness comparative study of dose–volume–histogram prediction models for knowledge-based radiotherapy treatment planning, Journal of Radiation Research and Applied Sciences, 2020,13(1): 390-397(三区,IF=2.96

[5]. Q. Jia#, Y. Li#, A. Wu#, F. Guo, M. Qi, Y. Mai, F. Kong, X. Zhen*, L. Zhou*, T. Song*, OAR Dose Distribution Prediction and gEUD Based Automatic Treatment Planning Optimization for Intensity Modulated Radiotherapy, IEEE Access, 2019(7):141426-141437, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2942393.(二区,IF=4.09)

[6]. Yanhua Mai , Fantu Kong, Yiwei Yang, Linghong Zhou*, Yongbao Li* and Ting Song*, Voxel-based automatic multi-criteria optimization for intensity modulated radiation therapy. Radiation Oncology, 13 (2018) 241-253.(三区,IF=2.895

[7]. T. Song, D. Staub, M. Chen, W. Lu, Z. Tian, X. Jia, Y. Li, L. Zhou*, S. Jiang*, and X. Gu*, Patient-specific dosimetric endpoints based treatment plan quality control in radiotherapy. Phys. Med. Biol., 60 (2015) 8213–8227.(三区,IF=2.76

[8]. T. Song, N. Li, M. Zarepisheh, Y. Li, Q. Gautier, L. Zhou*, S. Jiang*, and L Cervino*. An Automated Treatment Plan Quality Control Tool for Intensity-Modulated Radiation Therapy Using a Voxel-Weighting Factor-Based Re-Optimization Algorithm.[J]. Plos One, 2016, 11(3).  doi:10.1371/journal.pone.0149273.(二区,IF=3.234

[9]. 孔繁图,麦燕华,亓孟科,吴艾茜,郭芙彤,贾启源,李永宝,宋 婷*,周凌宏*,基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测[J]. 南方医科大学学报,2018,38(06):683-690。

[10]. 麦燕华,孔繁图,杨一威,李永宝,宋 婷*,周凌宏*,基于约束优先级列表的IMRT自动多目标优化方法研究[J].南方医科大学学报, 2018,38(06):691-697。

[11]. 郭芙彤,李永宝,贾启源,亓孟科,吴艾茜,孔繁图,麦燕华,宋婷*,周凌宏*. 基于多任务学习方法的单模多器官三维剂量分布预测研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2019, 28(6): 432-437.

[12]. 贾启源,郭芙彤,吴艾茜,亓孟科,麦燕华,孔繁图,周凌宏*,宋婷. 基于危及器官预测剂量分布与gEUD混合目标的调强放疗计划优化[J]. 中华放射医学与防护杂志,2019,39(6):422-427.

[13]. 亓孟科;李永宝;吴艾茜;郭芙彤;贾启源;宋婷*;周凌宏*; 基于生成对抗网络的头颈部肿瘤sCT的合成方法研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志,2020,29(4):267-272.

[14]. 吴艾茜;李永宝;亓孟科; 贾启源;郭芙彤;陆星宇;刘裕良;周凌宏;宋婷*;陈超敏*; 三种智慧放疗计划预测模型的性能评价[J]. 中华放射肿瘤学杂志,2020,29(5):363-368.

[15]. T. Song, Y. Li, L. Zhou, S. Jiang and X. Gu, Patient-specific rectal toxicity predictor based plan quality control for prostate stereotactic body radiation therapy (SBRT). MEDICAL PHYSICS, 46(6), 2015 AAPM oral presentation.

[16]. Wu, A; Li, Y; Qi, M; Guo, F; Jia, Q; Zhou, L; Song, T*,Whether DOSIOMICS Could Benefit to IMRT Treated Patient Survival Prediction: A Feasible Study On Head-And-Neck Cancer Cases, MEDICAL PHYSICS, 46(6):E104-104, 2019 AAPM oral presentation.

[17]. Qi, M; Li, Y; Wu, A; Guo, F; Jia, Q; Zhou, L; Song, T*,MR-Based Synthetic-CT Generation Using Generative Adversarial Network for Head and Neck MR-Only Radiotherapy, MEDICAL PHYSICS, 46(6):E112-112, 2019 AAPM oral presentation.

[18]. 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]. 2017-12-08.


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