李悦翔教授于2016年获得英国诺丁汉大学博士学位，在攻读博士期间一直致力于医学图像处理算法的研究。毕业回国后进入深圳大学从事博士后研究工作，期间发表多篇中科院一区论文（IEEE Transactions on Medical Imaging (IF=11.037)）。在博士后期间的研究工作获得了多项国家级科研经费的支持，包括国家青年科学基金（24万）和中国博士后科研基金（5万）。

在2018年5月完成博士后研究工作后，以高级研究员的身份加入腾讯天衍实验室，研究方向为无监督学习在医学图像处理中的应用。在腾讯从事科研工作期间发表多篇医学图像处理顶级期刊论文（包括2篇Medical Image Analysis (IF=13.828)、4篇IEEE Transactions on Medical Imaging (IF=11.037)）、计算机视觉顶级会议论文和医学图像处理顶级会议论文，并担任多个学术期刊（MIA，TMI，JBHI和Neurocomputing等）与学术会议（AAAI，MICCAI）的审稿人和领域主席（Area Chair）。

现于广西医科大学生命科学研究院，担任教授，继续开展医疗AI的相关研究工作。现拟招收智能医学工程/计算机科学/电子工程/生物信息学/生物医学工程等相关专业的研究生/博士生若干，欢迎对人工智能领域感兴趣且自驱力强的相关专业学生报读。

代表作：
[1] GRAND: A large-scale dataset and benchmark for cervical intraepithelial neoplasia grading with fine-grained lesion description，Medical Image Analysis（IF = 13.828） (第一作者)
[2] Rubik's cube+: A self-supervised feature learning framework for 3D medical image analysis，Medical Image Analysis （IF = 13.828） (单独通讯)
[3] Beyond mutual information: Generative adversarial network for domain adaptation using information bottleneck constraint，IEEE Transactions on Medical Imaging（IF=11.037）(单独通讯)
[4] Computer-aided cervical cancer diagnosis using time-lapsed colposcopic images，IEEE Transactions on Medical Imaging（IF=11.037）(第一作者)
[5] HEp-2 specimen image segmentation and classification using very deep fully convolutional network，IEEE Transactions on Medical Imaging（IF=11.037）(第一作者)

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