谢耀钦，深圳理工大学教授，是广东省特支计划领军人才、深圳市孔雀计划海外高层次人才B类、中国生物医学工程学会生物医学信号物理专委会主任委员、国家医用电器标准化技术委员会成员、医学成像科学与技术系统全国重点实验室成员。以一作或通讯作者名义在本领域顶刊持续发表高水平论文，包括柳叶刀子刊、JAMA子刊、MIA、IEEE TMI、JBHI等，并于2021年和2024年度两次获得我国智能科学领域最高奖——吴文俊人工智能科学技术奖，2025年获评全球TOP2%顶尖科学家。

医学人工智能；医学影像；医学物理；无感监测；生物医学工程

学习经历：

1990年9月~1995年7月：清华大学，生物医学工程专业，学士

1995年9月~1998年3月：清华大学，反应堆工程与安全专业，硕士

1998年3月~2002年1月：清华大学，电气工程专业，博士

工作经历：

2002年4月~2010年3月：北京大学，物理学院，讲师；

2006年7月~2008年7月：美国斯坦福大学，医学院，博士后；

2010年2月至今：中国科学院深圳先进技术研究院，生物医学与健康工程研究所，历任副研究员、硕士生导师、博士生导师、研究员（四级）、研究员（三级）；

2025年10月至今：深圳理工大学，生物医学工程学院，教授；

中国生物医学工程学会生物医学信号物理专委会主任委员

中国生物医学工程学会医学物理分会委员

2025年全球TOP2%顶尖科学家

2024年吴文俊人工智能科学技术奖二等奖

2021年吴文俊人工智能科学技术奖优秀博士论文提名奖（导师）

主持的重大科技项目情况

A 国家级项目

[1]2023.8~2026.7：多模态图像引导放疗技术开发及验证（ZTZB-23-990-007），工信部高质量发展项目，265万

[2]2021.1~2024.12：面向宫颈癌近距离放疗实时精准导航系统关键技术研究（U20A20373），国家自然科学基金联合基金，260万

[3]2019.1~2022.12：部分乳腺容积旋转调强放疗中基于大变形多模配准的肿瘤定位跟踪（61871374），国家自然科学基金面上项目，60万

[4]2016.7~2020.12：国家数字诊疗装备重点研发计划“CBCT影像引导系统”（2016YFC0105102），1512万

[5]2012.1~2015.12：体部放疗中靶区自动勾画与跟踪的动态配准理论研究（81171402），58万，国家自然科学基金面上项目

[6]2010.1-2011.12：主持国家自然科学基金海外及港澳学者合作研究基金“四维影像导引的放射治疗中配准问题的研究”（30928030），20万

B广东省和深圳市项目

[1]2017.8~2020.8：广东省特支计划领军人才（2016TX03R139），80万

[2]2016.7~2018.6：深圳市技术攻关项目“基于多模态影像与术中导航的脊柱微创手术系统研发”（重20160059），300万

[3]2014.6~2017.6：广东省产学研合作项目“中C型数字血管造影机”（2015B090901039），100万

[4]2012.1~2016.12：主持影像引导治疗技术创新团队，广东省引进创新科研团队（2011S013）暨深圳市孔雀计划引进创新科研团队（KYPT20121228160843693），3600万

[5]2011.4-2014.4：主持深圳市基础研究重点项目“放射治疗中的影像配准问题研究”（JC201005270312A）

C产学研项目

[1]2025.10~2026.06：中广核CBCT算法和软件采购，横向项目，240万

[2]2022.5~2024.5：基于深度学习和增强现实的穴位定位分析系统（2022IR009），广东省新黄埔中医药联合创新研究院，300万

[3]2016.8-2018.7：深圳虚拟现实科技有限公司“VR环境下的人体体征信息采集系统”，70万元

[4]2014.8-2016.8：深圳安健科技有限公司“中C型数字血管造影机”，100万元

l代表文章

[1]JiaZ, ZengZ, HuangY, HuW, ChenK* andXie Y*,A deep learning method of noncontact time domain heartbeat signal extraction from millimeter-wave radar data.Measurement Science and Technology, 36(9):095703, 2025

[2]Jiang P, Qin W, Wu S,Xie Y*. Unsupervised deformable registration model based on multi-scale pyramid and accurate similarity measurement.Biomedical Signal Processing and Control. 2025 Dec 1;110:108089.

[3]Jiang P, Wu S, Qin W,Xie Y*. Deformable medical image registration based on multi-level transformation progressive and image enhancement.Journal of Computational Design and Engineering. 2025 Aug;12(8):307-26.

[4]Yang S, Li Y, Huang L, Liu J, Teng Y, Zou H,Xie Y*. Exploring an innovative deep learning solution for acupuncture point localization on the weak feature body surface of the human back.IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2024 Dec 4.

[5]Liu X, Liang XK, Deng L, Tan S,Xie Y*. Learning Low-dose CT Degradation from Unpaired Data with Flow-based Model.Medical Physics, 49(12):7516-7530,2022.

[6]Dong GY, Zhang CL, Deng L, Zhu YL, Dai JJ, Song LM, Meng RY, Niu TY, Liang XK,Xie Y*. A deep unsupervised learning framework for the 4D CBCT artifact correction,Physics in Medicine and Biology,67: 055012, 2022.

[7]Zhang Z, Yu S,Xie Y*, et al. Self-supervised CT super-resolution with hybrid model[J].Computers in Biology and Medicine, 2021, 138: 104775.

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[9]Jiang YM, Liang XK, Han Z, Wang W, Xi SJ, Li TJ, Chen CL, Yuan QY, Li N, Yu J,Xie Y, Xu YK, Zhou ZW, Poultsides GA, Li GX, Li RJ*.Radiographical assessment of tumour stroma and treatment outcomes using deep learning: a retrospective, multicohort study.Lancet Digital Health,3(6): e371-e382,2021.

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