博士申请 | 新加坡国立大学金玥明组招收医学影像处理方向全奖博士/博后/RA

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新加坡国立大学

新加坡国立大学（National University of Singapore)，简称国大（NUS），是亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。2022 年，新加坡国大在泰晤士高等教育世界大学排名为世界第 21 名，QS 世界大学排名为世界第 11 名。生物医学工程专业 BME 排名世界第 11 位，电子计算机工程 ECE 排名世界第 14 位（2021ARWU）。

导师简介

金玥明博士目前于伦敦大学学院 UCL 计算机科学系 - Prof. Danail Stoyanov 实验室 WEISS 从事博士后研究，将于明年 1 月加入新加坡国立大学 Department of BME 和 Department of ECE 任助理教授。此前，她于香港中文大学 Department of CSE 获得博士学位，师从 Prof. Pheng-Ann Heng 和 Prof. Chi-Wing Fu。 

她的研究方向为机器学习及其在医疗领域的应用，主要集中在手术机器人视觉感知和医学影像分析。在 IEEE-TMI、MedIA、Radiology、ICCV、ECCV、MICCAI、ICRA 等医学影像分析, 人工智能，计算机视觉，机器人等相关顶级会议和期刊发表论文 30 余篇，谷歌引用 1700 余次。曾获 HKPFS，MICCAI-MedIA Best Paper Award，IEEE ICRA Best Paper Award in Medical Robotics，MICCAI NIH Award 等。担任多个顶级会议和期刊审稿人，担任 ICRA 2021 Session Chair, 参与组织 MICCAI 2022 Workshop 及竞赛，博士后期间曾指导多名博士以及硕士生的项目，曾带领团队参与过许多医学图像处理国际竞赛并获得多个冠军。

个人主页：

https://yuemingjin.github.io/

实验室当前具体研究方向

1. Technology-oriented 

• Data/annotation efficient learning & Large-scale training for medical imaging analysis; 

• Learning with multi-modality signals in robotic surgery, such as audio, text, and kinematics; 

• Reinforcement learning for sim-to-real training; etc 

2. Application-oriented 

• AI for robotic surgical data science, including surgical video analysis, 3D surgical vision analysis, and sim-to-real learning; 

• AI for analyzing time-series medical data, such as 4D MRI and cell sequence; etc

招生信息

实验室目前有多个 2023 年秋季入学的博士 PhD 名额，以及一些博士后 Postdoc / 研究助理 RA / 实习生 Intern 职位 (2023 年 1 月即可开始)。欢迎对人工智能、医学影像处理、3D 视觉、机器人的研究感兴趣的同学申请。

博士后薪资非常具有竞争力，原则上一人一事一议。博士生提供每年约 62500 新币（包含学费）的全额奖学金，优秀的同学会帮助提名申请 President's Graduate Fellowship（校长奖学金）以及 AISG PhD Fellowship 等。更多信息请参考：

https://cde.nus.edu.sg/graduate/graduate-programmes-by-research/ 

如果已有一定科研经历，并且对于课题组研究方向感兴趣，欢迎来申请 PhD/Postdoc，一起推动人工智能医疗的交叉研究。对于有强烈科研意愿 (在 gap 有意向读 PhD) 的同学，也欢迎来申请 RA/Intern 提早在科研领域里快速成长，并且这里提供薪资支持，任职期满有机会继续在 NUS 攻读 PhD，或推荐至其他国际一流学府深造，名额有限希望及早申请。

实验室为大家提供

1. 尊重学生想法，目标在建设友好开放有活力的实验室；

2. 耐心细心的科研指导；

3. 充分的成长空间，会推荐与支持进行海外交流访问和实习；

4. 充足的计算资源，算力充足；

5. 实验室隶属于 Department 多个 institution 下，合作机会广泛。

招生要求

1. 热爱科研，对于科研有很强的自我驱动力，和良好的自学能力；

2. 有扎实的数学和编程基础，较强英语阅读、写作和沟通能力；

3. 有相关领域的研究经历，发表过论文者优先；

4. 成绩优秀或获得过国际 / 国家奖项者优先。

申请方式

欢迎感兴趣的同学将以下资料发到邮箱 [e-mail]：简历（包含成绩，排名，研究经历），代表性科研成果，如有（可以以少于 5 页 PPT 展示），其他可以展示 excellence 的内容。邮件主题：PhD/Postdoc/RA Application - Your School – Name 。访问学者、联合培养博士生也欢迎联系咨询。适合的申请者将会收到邮件回复。

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