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董彬

  • 副教授
  • 北京国际数学研究中心
    国际机器学习研究中心副主任
    北京大学国家生物医学成像科学中心（兼）
  • 个人简介
    主要研究领域为科学计算、机器学习及其在计算成像和数据分析中的应用。董彬在应用和计算数学，尤其是图像及数据分析中的数学建模和算法设计与分析中作出了突出贡献。在理论上，董彬与合作者一起将图像领域独立发展近30年的两个重要数学分支（PDE和小波方法）建立深刻的理论性联系，改变了人们对这两类方法的一些既定认识、开拓了思路，同时也诱导出了一些新的图像处理算法，在医疗影像分析中得到成功的应用。该理论工作也激发了董彬团队在深度学习方面的研究，建立了数值微分方程和深层网络构架的联系，并针对图像科学中的重要问题设计机理与数据融合的新算法。在应用上，董彬团队针对计算成像、医学影像分析、科学计算中的重要问题，设计机理与数据融合的新算法，这包括生物医学影像重建算法、图像分割算法、临床辅助决策算法、PDE正反问题计算等。
  • 所授课程
    《图像处理中的数学方法》 （选修，3学分）
    《研究型学习》（选修，3学分）
  • 获奖及荣誉
    求是杰出青年学者奖、青年千人、科技部创新推进计划、万人领军
  • 个人履历
    2021-10 至今，北京大学，国际机器学习研究中心，副主任
    2014-12 至今, 北京大学, 北京国际数学研究中心，研究员
    2011-08 至 2014-12, 美国亚利桑那大学（University of Arizona），助理教授
    2009-07 至 2011-07, 美国加州大学圣迭戈分校（UCSD）数学系，SEW助理教授
    2005-08 至 2009-06, 加州大学洛杉矶分校（UCLA）, 数学, 博士
    2003-09 至 2005-06, 新加坡国立大学, 数学, 硕士
    1999-09 至 2003-06, 北京大学, 数学, 学士
  • 团队成员
    张立 助理研究员
    赵杰 工程师
    秘书：付嫱
  • 承担项目
    1. 国家自然科学基金委员会, 数学天元基金项目, 12126304, 重噪声图像恢复策略及其应用研究, 2022-01-01 至 2022-12-31, 20万元, 在研, 主持
    2. 国家自然科学基金委员会, 重大项目, 12090022, 医学影像精准分析的泛函极小化方法, 2021-01-01至 2025-12-31, 325万元, 在研, 主持
    3. 国家自然科学基金委员会, 重点项目, 11831002, 大数据驱动的优化建模与高效算法, 2019-01-01 至2023-12-31, 250万元, 在研, 参与
    4. 北京市自然科学基金, 重点项目, Z180001, 图像处理中的数据驱动建模和在胃癌新辅助化疗疗效预测中的应用, 2018-12 至 2022-12, 200万元, 在研, 主持
    5. 科技部, 国家重点研发计划, SQ2018YFC090081, 精准医疗临床决策支持系统研发, 2018-07 至 2021-06, 2462万元, 结题, 主持
    6. 国家自然科学基金委员会, 数学天元基金项目, 11626244, 数据分析算法的融合与人才培养, 2017-01-01 至 2017-12-31, 100万元, 结题, 参与
    7. 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 11671022, 复杂区域上的小波框架理论及应用, 2017-01-01 至2020-12-31, 48万元, 结题, 主持
    8. 科技部, 国家重点研发计划, 2016YFC0207700, 空气质量统计诊断模型, 2016-07 至 2020-06, 1603万元, 结题, 参与
  • 代表性论文及论著
    1.Zichao Long; Yiping Lu; Bin Dong ; PDE-Net 2.0: Learning PDEs from data with a numeric-symbolic hybrid deep network, Journal of Computational Physics, 2019, 399: 108925.
    2.Yiping Lu; Aoxiao Zhong; Quanzheng Li; Bin Dong ; Beyond Finite Layer Neural Networks: Bridging Deep Architectures and Numerical Differential Equations, Thirty-fifth International Conference on Machine Learning, Stockholm, Sweden, 2018-7-10至2018-7-15.
    3.Zichao Long; Yiping Lu; Xianzhong Ma; Bin Dong ; PDE-Net: Learning PDEs from Data, Thirty-fifth International Conference on Machine Learning, Stockholm, Sweden, 2018-7-10至2018-7-15.
    4.Bin Dong; Qingtang Jiang; Zuowei Shen ; Image restoration: wavelet frame shrinkage, nonlinear evolution PDEs, and beyond, Multiscale Modeling and Simulation, 2017, 15(1): 606-660.
    5.Cai, Jian-Feng; Dong, Bin; Osher, Stanley; Shen, Zuowei ; Image restoration: total variation, wavelet frames, and beyond, Journal of the American Mathematical Society, 2012, 25(4): 1033-1089.