个人简介
赵敏帆， 2022级博士生，ACSA实验室HPDA方向，主要研究方向为医学影像分析、多模态大模型以及大模型训练与推理框架
教育经历
- 2020年9月-现在 硕博连读 中国科学技术大学 计算机科学与技术学院 导师：安虹
- 2016年9月-2020年7月本科 中国科学技术大学 计算机科学与技术学院
研究项目
- 面向临床重大疾病诊疗的放射影像智能分析软件和系统（科大新医学）
- E级超级计算机上万亿参数多模态医疗视觉大模型研发
助教课程
- 2021～2023 中国科学技术大学 计算机学院 计算机系统概论
获奖情况
- 2018 苏州育才奖学金
- 2019 元庆奖学金
- 2020 国际大学生超算竞赛（ISC-SCC）第一名
- 2021年Intel全球AI影响力嘉年华Creator赛道最高奖、2021年世界声博会人工智能十大新锐团队
- 2021年科大讯飞AI开发者大赛冠军 2020全国并行应用挑战赛金奖
- 2022年世界声博会人工智能十大新锐团队
一作论文
Whole Slide Image Multi-Classification of Cervical Epithelial Lesions Based on Unsupervised Pre-training
Minfan Zhao, Min Ling, Zhaohui Wang, Jun Shi, Hongyu Kan, Hong An, Wenting Han, Joseph Bartlett, Wenqi Lu参与论文
Clisp: A Robust Interactive Segmentation Framework for Pathological Images
Hannan Wang, Jun Shi, Minfan Zhao, Liang Qiao, Zhaohui Wang, Yue Dai, Yuchen Ma, Hong AnPredictive Accuracy-Based Active Learning for Medical Image Segmentation
Jun Shi, Shulan Ruan, Ziqi Zhu, Minfan Zhao, Hong AnContrast Learning Based Robust Framework for Weakly Supervised Medical Image Segmentation with Coarse Bounding Box Annotations
Ziqi Zhu, Jun Shi, Minfan Zhao, Zhaohui Wang, Liang Qiao, Hong AnFRNET: An Effective Hybrid Structure for Automatic Segmentation of Head and Neck Primary Tumors from Multimodal Images
Qiang Liu, Jun Shi, Liang Qiao, Ziqi Zhu, Minfan ZhaoH-DenseFormer: An Efficient Hybrid Densely Connected Transformer for Multimodal Tumor Segmentation
Jun Shi, Hongyu Kan, Shulan Ruan, Ziqi Zhu, Minfan Zhao, Liang Qiao, Zhaohui Wang, Hong An, Xudong XueRethinking Automatic Segmentation of Gross Target Volume from a Decoupling Perspective
Jun Shi, Zhaohui Wang, Shulan Ruan, Minfan Zhao, Ziqi Zhu, Hongyu Kan, Hong An, Xudong Xue, Bing YanAutomatic Segmentation of Target Structures for Total Marrow and Lymphoid Irradiation in Bone Marrow Transplantation
Jun Shi, Zhaohui Wang, Hongyu Kan, Minfan Zhao, Xudong Xue, Bing Yan, Hong An, Jianjun Shen, Joseph Bartlett, Wenqi Lu, Jinming DuanFcTC-UNet: Fine-grained Combination of Transformer and CNN for Thoracic Organs Segmentation
Liang Qiao, Qiang Liu, Jun Shi, Minfan Zhao, Hongyu Kan, Zhaohui Wang, Hong An, Chenguang Xiao, Shuo Wang