香港理工大学医学物理团队招聘科研人员

PolyU-Medica-PhysicsUID: 4130218

招聘情况

研究员： 1-2 名，月薪 40,000-50,000 港币，及其他福利
博士后： 2-3 名，月薪 30,000-35,000 港币，及其他福利
研究助理： 3-5 名，月薪 15,000-25,000 港币，及其他福利
申请材料： 个人简历，其他材料（发表论文，学位证书，推荐信，等）
联系方式： jing.cai@polyu.edu.hk

应聘要求

1. 物理，工程，计算机等相关专业
2. 研究员要求博士学位，3 年以上博士后工作经验或相关科研经验
3. 博士后要求博士学位，有良好的科研基础
4. 研究助理要求硕士或本科学位，欢迎临床背景的物理师和影像/放疗医师
5. 对医疗科技、肿瘤放疗、医学影像、人工智能、数据处理有浓厚科研兴趣
6. 较好的英语写作和表达，良好的科研道德，独立科研能力和团队合作精神
研究方向
1. 影像引导放疗：多模态医学影像，尤其是核磁影像，在肿瘤放疗中的技术开发及临床应
用。包括四维核磁影像，核磁共振指纹，功能影像引导，CT/CBCT 重建，等。
2. 人工智能放疗：人工智能在放疗各环节的技术研发和临床应用，包括多维影像融合技术，
图像合成技术，智能穿戴设备，智能放疗计划设计，等。
3. 放疗大数据和组学：多维度多模态多组学，辅助临床决策及疗效预测，等。

合作导师

蔡璟，教授，医学物理项目主任，美国医学物理协会会士（FAAPM）。2009-2017 年任职
杜克大学助理教授，副教授。主持科研基金四十多项，包括美国 4 项（NIH R01/R21），
香港 8 项（GRF/HMRF/ITSP)，等，发表期刊论文 130 多篇，会议论文/摘要 260 多篇。
https://www.polyu.edu.hk/hti/people/academic-staff/prof-cai-jing/
黎田，助理教授（研究），医学物理团队成员。2016-2018 年任职北京大学肿瘤医院物理
师。主持参与科研基金 6 项，发表期刊论文 10 余篇，会议摘要 10 余篇。研究方向包括核
磁共振成像技术、人工智能技术及其在放疗中的应用。
https://www.polyu.edu.hk/hti/people/academic-staff/dr-li-tian/
任格，助理教授（研究），医学物理团队成员。2021 年毕业于香港理工大学医学物理专业。
发表学术论文 19 篇，会议报告 10 余次。现担任多个国际知名杂志审稿人。研究集中在开
发创新性的人工智能策略，用于器官的功能成像、疾病诊断、放疗引导和治疗结果评估等。
https://www.polyu.edu.hk/hti/people/academic-staff/dr-ren-gary/
科研团队
团队拥有一支稳定的 50 人左右的科研队伍，包括 20 多名全职科研人员（博士后，博士生，
研究助理），以及 20 多名兼职科研人员（硕士生，兼职博士生，等）。

科研项目

团队目前主持 20 多项科研项目，总资助金额 4000 多万港币，部分项目如下：
1. NIH R01 CA226899
Toward precision radiotherapy: Physiological modeling of respiratory motion based
on ultra-quality 4D-MRI
2. GRF 15103520/20M
Artificial Intelligence-assisted Pulmonary Function Mapping for Functionally Guided
Lung Cancer Radiotherapy
3. HMRF COVID190211
AI-empowered chest X-ray and CT quantitative analysis for COVID-19 patient
management
4. HMRF 07183266
Investigation of a Novel Deep Learning-based Pulmonary Ventilation Imaging Method
for Lung Cancer Functional Avoidance Radiotherapy
5. ITS/080/19
Development of A Patient Stratification Software Tool for Identifying Nasopharyngeal
Carcinoma Patients for Adaptive Radiation Therapy
6. GRF 15102219
A Novel Magnetic Resonance Fingerprinting – Based Radiotherapy Treatment
Planning Framework for Abdominal Cancers
7. (科技部与香港创新科技署) 内地与香港联合资助计划
Key technology development and multicenter validation for cervical cancer intelligent
radiotherapy 宫颈癌智慧放疗关键技术研究与多中心验证
8. 深港澳科技计划项目（C 类项目）
Multi-omics based Intelligent Prognostic System for Cancer Radiotherapy --- Multi￾center Study 基于多组学的智能肿瘤放疗预后预测系统 --- 多中心研究

发表文章

部分近期文章如下：
1. Peng T, Wu Y, Qin J, Wu QJ, Cai J. H-ProSeg: Hybrid Ultrasound Prostate Segmentation
based on Explainability-guided Mathematical Model. Computer Methods and Programs in
Biomedicine. Volume 219, 2022, 106752, https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.106752.
2. Ni R, Ren G, Zhou T, Zhang Y, Yang D, Tam CW, Leung WS, Ge H, Lee WY, Cai J. Deep
learning-based automatic assessment of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma
(NPC) patients. Int J Radiat Oncol Biol Phys. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2022.03.011.
3. Xiao H, Ni R, Zhi S, Li W, Liu C, Ren G, Teng X, Liu W, Wang W, Zhang Y, Wu H, Lee
HFV, Cheung LY, Chang HC, Li T, Cai J. A Dual-supervised Deformation Estimation Model
(DDEM) for Constructing Ultra-quality 4D-MRI based on a Commercial Low-quality 4D-MRI
for Liver Cancer Radiation Therapy. Medical Physics. 2022;1–12. DOI: 10.1002/mp.15542.
4. Li W, Xiao H, Li T, Ren G, Lam SK, Teng X, Liu C, Zhang J, Lee KH, Au KH, Lee HF,
Chang TY, Cai J. Virtual Contrast-enhanced Magnetic Resonance Images Synthesis for
Patients with Nasopharyngeal Carcinoma using Multimodality-guided Synergistic Neural
Network. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2021 Nov 12;S0360-3016(21)03115-1. doi:
10.1016/j.ijrobp.2021.11.007.
5. Zhang YP, Lam SK, Yu TT, Teng XZ, Zhang J, Lee KH, Au KH, Yip WY, Wang ST, Cai J.
Integration of an Imbalance Framework with Novel High-generalizable Classifiers for
Radiomics-based Distant Metastases Prediction of Advanced Nasopharyngeal Carcinoma.
Knowledge-Based Systems. 2022;235:107649. doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107649.
6. Lam SK, Zhang YP, Zhang J, Li B, Sun JC, Liu YT, Chou PH, Teng X, Ma Z, Ni RY, Zhou T,
Peng T, Xiao H, Li T, Ren G, Cheung LY, Lee KH, Yip WY, Au KH, LEE HF, Chang TY,
Chan WC, Cai J, Multi-Organ Omics-Based Prediction for Adaptive Radiation Therapy
Eligibility in Nasopharyngeal Carcinoma Patients Undergoing Concurrent
Chemoradiotherapy. Front. Oncol., 31 January 2022, doi.org/10.3389/fonc.2021.792024.
7. Zhang L, Yin FF, Harris W, Li T, Xiao H, Teng X, Ren L, Kong FM, Ge Hong, Mao R, Cai J.
Multi-Contrast Four-dimensional Magnetic Resonance Imaging (MC-4D-MRI): Development
and Initial Evaluation in Liver Tumor Patients, Med Phys. 2021 Dec;48(12):7984-7997. doi:
10.1002/mp.15314.
8. Huang B, Xiao H, Liu W, Zhang Y, Wu H, Wang W, Yang Y, Yang Y, Miller GW, Li T, Cai J.
MRI super-resolution via realistic downsampling with adversarial learning. Phys Med Biol.
2021 Oct 5;66(20). doi: 10.1088/1361-6560/ac232e.
9. Ren G, Ho W, Yin C, Xiao H, Li T, Qin J, Cai J. Deep Learning-Based Computed
Tomography Perfusion Mapping (DL-CTPM) for Pulmonary CT-to-Perfusion Translation, Int
J Radiation Oncol Biol Phys, Vol. 110, No. 5, pp. 1508-1518, 2021. doi:
10.1016/j.ijrobp.2021.02.032.
10. Li T, Cui D, Hui ES, Cai J. Time-Resolved Magnetic Resonance Fingerprinting for
Radiotherapy Motion Management. Med Phys. 2020 Oct:47(12);6286-6293. doi:
10.1002/mp.14513.