娱乐城

• 医学图像处理

• 神经影像学

• 机器学习

有着广泛的研究兴趣。目前，李泽榉正在致力于构建能够实现以下目标的人工智能模型：

1. 可靠且稳定地运行（例如，可解释性、不确定性），

2. 推进医学影像流程（例如，重建、分割），

3. 最终增强我们对大脑功能的理解（例如，功能性磁共振成像fMRI、弥散磁共振成像dMRI）。

李泽榉长期招募各阶段的同学加入研究团队，具体请参见这个链接。

• MIDL 2025, MICCAI 2024等领域主要会议的领域主席
  

• TMI, MedIA等领域主要期刊的审稿人

• 2024年 国家高层次青年人才

• 2024年 上海市高层次青年人才

• 2022年 MICCAI胎儿组织分割挑战赛冠军

• 2018年 华为UK AI挑战赛冠军

• 2011年9月至2015年6月 复旦大学电子工程系 本科

• 2015年9月至2018年6月 复旦大学生物医学工程系 硕士

• 2018年10月至2023年1月 帝国理工娱乐城 计算机科学系 博士

• 2023年1月至2025年1月 牛津大学临床神经科学系 博士后

• 2025年2月至今 复旦大学生物医学工程系 青年研究员

• 待确认

1. Joint Optimization of Class-Specific Training- and Test-Time Data Augmentation in Segmentation,

Zeju Li, Konstantinos Kamnitsas, Qi Dou, Chen Qin, Ben Glocker.

IEEE Transactions on Medical Imaging, 2023. [Paper][Code]

2. Context Label Learning: Improving Background Class Representations in Semantic Segmentation,

Zeju Li, Konstantinos Kamnitsas, Cheng Ouyang, Chen Chen, Ben Glocker.

IEEE Transactions on Medical Imaging, 2023. [Paper][Code]

3. Estimating Model Performance under Domain Shifts with Class-Specific Confidence Scores,

Zeju Li, Konstantinos Kamnitsas, Mobarakol Islam, Chen Chen, Ben Glocker.

International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2022. [Paper][Code][Dataset]

4. Analyzing Overfitting under Class Imbalance in Neural Networks for Image Segmentation,

Zeju Li, Konstantinos Kamnitsas, Ben Glocker.

IEEE Transactions on Medical Imaging, 2020. [Paper][Code]

5. Encoding CT Anatomy Knowledge for Unpaired Chest X-ray Image Decomposition,

Zeju Li, Han Li, Hu Han, Gonglei Shi, Jiannan Wang, S. Kevin Zhou.

International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2019. [Paper][Code]

6. DeepVolume: Brain Structure and Spatial Connection-Aware Network for Brain MRI Super-Resolution,

Zeju Li, Jinhua Yu, Yuanyuan Wang, Hanzhang Zhou, Haowei Yang, Zhongwei Qiao.

IEEE Transactions on Cybernetics, 2019. [Paper][Code]

更多更新文章请参见其谷歌学术主页。