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马建华

作者:  来源:   阅读量:  发布时间:2017-09-03 14:14:16

姓名:马建华

职称:教授

联系邮箱:jhma@smu.edu.cn


v 学习经历

2005.09-2008.07 南方医科大学,生物医学工程专业(医学成像),博士

2002.09-2005.07 中山大学,计算数学专业(医学图像分析),硕士

1998.09-2002.07 曲阜师范大学,应用数学专业,学士


v 工作经历

2014.07-至今    南方医科大学,生物医学工程学院,教授/系主任

2012.12-2014.06 南方医科大学,生物医学工程学院,教授/副所长

2011.03-2012.03 美国纽约大学石溪分校,放射学系,访问学者

2009.09-2012.11 南方医科大学,生物医学工程学院,副教授

2006.09-2009.08 南方医科大学,生物医学工程学院,讲师

2005.08-2006.08 南方医科大学,生物医学工程学院,助教


v 研究方向

    高端医学CT成像与影像分析




v 主要学术任职

中国图象图形学学会                 理事

中国图象图形学学会医学影像分会     副主任委员

中国生物医学工程学会青年委员会     副主任委员

中国计量学会CT辐射剂量控制分会     委员

中国体视觉学会CT理论与应用分会     委员

广东省生物医学工程学会             常务理事

Physics in Medicine and Biology期刊   International Advisory Board


v 主要获奖情况(科研获奖、人才类奖项)

1. 广东省技术发明奖一等奖,高端宽体CT低剂量成像关键技术与系统研发及应用,第一完成人,2019年.

2. 广东省科学技术奖二等奖,基于多约束统一迭代模型的医学成像新技术与应用,第二完成人,2015年.


v 主要科研课题

1. 国家自然科学基金联合基金项目,U1708261,医用多级能谱CT低剂量精准成像新方法及关键技术研究,2018.01-2021.12,265万元,主持

2. 广东省应用型科技研发专项,2015B020233008,数字乳腺层析成像系统关键技术研发与整机研制,2016.01-2019.12,500万元,主持

3. 国家自然科学基金面上项目,81371544,基于系统精准建模的超低剂量SCT优质成像新方法研究,70万元,2014.01-2017.12,主持

4. 广州市科技计划项目,201705030009,广州市医用放射成像与检测技术重点实验室,2017.01-2019.12,200万元,主持

5. 广州市科技计划项目,CT201510010039,超低剂量SCT优质成像技术研究,2015.06-2018.05,20万元,主持


v 代表性论文

[1] D. Zeng, L. Yao, Y. Ge , S. Li, Q. Xie, H. Zhang , Z. Bian, Q. Zhao, Y. Li , Z.n Xu, D. Meng , and  J. Ma*, Full-Spectrum-Knowledge-Aware Tensor Model for Energy-Resolved CT Iterative Reconstruction, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.39, no.9, pp.2831-2843, 2020.

[2] J. He, Y. Wang, and J. Ma*, Radon Inversion via Deep Learning, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.39, no.6, pp.2076-2087, 2020.

[3] X. Tao, H. Zhang, Y. Wang, G. Yan, D. Zeng, W. Chen*, and J. Ma*, VVBP-Tensor in the FBP Algorithm: Its Properties and Application in Low-dose CT Reconstruction, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 39, no.3, pp.764-776, 2020.

[4] J. He, Y. Yang, Y. Wang, D. Zeng, Z. Bian, H. Zhang, J. Sun, Z. Xu, and J. Ma*, Optimizing a Parameterized Plug-and-Play ADMM for Iterative Low-Dose CT Reconstruction, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 38, no. 2, pp. 371-382, 2018.

[5] S. Li, D.g Zeng, J. Peng, Z. Bian, H. Zhang, Q. Xie, Y. Wang, Y. Liao, S. Zhang, J. Huang, D. Meng, Z. Xu, and J. Ma*, An Efficient Iterative Cerebral Perfusion CT Reconstruction via Low-Rank Tensor Decomposition with Spatial-Temporal Total Variation Regularization, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 38, no. 2, pp. 360-370, 2018.

[6] Q. Xie, D. Zeng, Q. Zhao, D. Meng*, Z. Xu, Z. Liang, and J.Ma*, Robust Low-dose CT Sinogram Preprocessing via Exploiting Noise-generating Mechanism, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, pp, 2487-2498, 2017.

[7] D. Zeng, Q. Xie, W. Cao, J. Lin, H. Zhang, S. Zhang, J. Huang, Z. Bian, D. Meng, Z. Xu, Z. Liang, W. Chen, and J. Ma*, Low-dose Dynamic Cerebral Perfusion Computed Tomography Reconstruction via Kronecker-basis-representation Tensor Sparsity Regularization, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, pp. 2546-2556, 2017.

[8] J. Liu, J. Ma#, Y. Zhang, Y. Chen, J. Yang, H. Shu, L. Luo, G. Coatrieux, W. Yang, Q. Feng, and W. Chen, Discriminative Feature Representation to Improve Projection Data Inconsistency for Low Dose CT Imaging, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, no. 12, pp. 2499-2509, 2017.

[9] J. Ma, Z. Liang, Y. Fan, Y. Liu, J. Huang, W. Chen and H. Lu. Variance analysis of x-ray CT sinograms in the presence of electronic noise background, Medical Physics, vol. 39, no. 7, pp. 4051-4065, 2012.

[10] J. Ma, J. Huang, H. Zhang, Q. Feng, H. Lu, Z. Liang, and W. Chen. Low-dose computed tomography image restoration using previous normal-dose scan, Medical Physics, vol. 38, no. 10, pp. 5713-5731, 2011.



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