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个人信息

姓名：王少宇

国籍：中国

毕业院校：重庆大学

职称：副研究员

职称类别：副高级

导师类型：硕士生导师

岗位类别：特聘研究员

电子邮件：wangshaoyu@ncu.edu.cn

办公地址：机电楼E310东

个人信息

王少宇，工学博士，博士后，南昌大学特聘研究员，硕士生导师，江西省智能医学信息检测与物联工程研究中心副主任，国家优青刘且根教授团队——成像与视觉表示实验室核心成员。2021年12月在重庆大学重庆大学ICT研究中心获得仪器科学与技术专业博士学位，2019年11月至2020年12月获得国家留学基金委资助在美国马萨诸塞大学洛厄尔分校公派联合培养。主要研究方向为智能医学成像、能谱CT成像、静态CT成像、低剂量CT成像、欠采样数据CT图像重建。

主持国家自然科学基金等国家级项目3 项，先后参与国家自然科学基金项目 4 项、国家重大仪器设备开发专项 1 项、国家重点研发计划 1项，**科技委**计划项目 1 项，美国国立卫生研究院基金项目 1 项、美国全国卫生基金项目 1 项；近 5 年发表 SCI 收录期刊论文 30 多篇，其中第一作者或通讯作者 14 篇（包括 IEEE Trans.期刊论文 9 篇、ESI 高被引论文 4 篇），Google Scholar 总引用数 700 余次，h 指数 15；申请/授权发明专利 10 余项；出版《CT 图像重建算法》（第二版）学术专著 1 部，获 2024 年河南省自然科学奖三等奖（2/5），担任《CT 理论与应用》青年编委，IEEE TMI、IEEE TIM、IEEE TCI、Signal processing、PMB、JXST 和 QIMS 等SCI 期刊的审稿人。

硕士研究生招生

欢迎有志于科学研究的保研/考研的同学联系我。我们将一起在人工智能、医学成像、硬件系统设计方面等挖掘新的科学问题和应用点，进行新的探索和尝试。适合对我的研究方向感兴趣、以及准备今后攻读博士学位或出国深造的同学，本课题组与伦斯勒理工学院、马萨诸塞州立大学洛厄尔分校、重庆大学以及中山大学等有深入合作交流的机会。期待人工智能、计算机、通信、控制、数学、生物医学工程等相关专业背景的同学联系我。

长期招收本科生实习

欢迎本科同学和我一起进行科学研究，对本科同学的指导是以兴趣+学术为导向，主要培养科研兴趣、学术思维和探索能力，并且支持和鼓励本科同学将研究成果发表在学术论文上，或是以参加学术报告的方式对外展示。表现优异者可支持出国参加高水平的学术会议。适合对科研有浓厚兴趣的，或有志于继续深造、申请出国攻读硕士/博士学位的同学。期待本科1-3年级，具有一定大学数学和编程基础的同学联系我。

联系邮箱：wangshaoyu@ncu.edu.cn


教育经历

[1] 2011.09-2015.06， 新疆大学，电子信息工程， 本科

[2] 2018.06-2015.09， 重庆大学，光学工程， 硕士研究生

[3] 2018.09-2021.12， 重庆大学，仪器科学与技术， 博士研究生

[4] 2019.11-2020.12， 马萨诸塞大学洛厄尔分校，电子与计算机工程， 公派联合培养博士研究生

工作履历

[1] 2022.01-2024.10， 网络空间部队信息工程大学， 信息系统工程学院，博士后

[2] 2023.11-2024.05， 网络空间部队信息工程大学， 信息系统工程学院，讲师

[3] 2024.10-至今， 南昌大学， 信息工程学院，特聘研究员

科研项目

中国博士后科学基金特别资助项目（站中），2023.06-2024.10，主持（结题）

国家自然科学基金青年基金项目，2023.01-2025.12，主持（在研）

科研成果

[1] Genyuan Zhang, Zihao Wang, Haijun Yu, Song Ni, Haixia Xie, Qiegen Liu, Fenglin Liu* and Shaoyu Wang*. Score-based Generative Model with Conditional Null-space Learning for Limited-angle Tomographic Reconstruction in Medical Imaging[J]. IEEE Transactions on Computational Imaging, 2025. Accept

[2] Xingyu Ai, Bin Huang, Fang Chen, Liu Shi, Binxuan Li, Shaoyu Wang*, Qiegen Liu*. RED: Residual estimation diffusion for low-dose PET sinogram reconstruction[J]. Medical Image Analysis, 2025: 103558.

[3] Weiwen. Wu*, Jiayi. Pan, Yanyang. Wang, Shaoyu Wang* and Jianjia. Zhang*, "Multi-Channel Optimization Generative Model for Stable Ultra-Sparse-View CT Reconstruction," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 43, no. 10, pp. 3461-3475, Oct. 2024

[4] Yizhong Wang, Junru Ren, Ailong Cai*, Shaoyu Wang*, Ningning Liang, Lei Li, Bin Yan*. "Hybrid-Domain Integrative Transformer Iterative Network for Spectral CT Imaging," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 73, pp. 1-13, 2024.

[5] Jiayi Pan, Dingyue Chang, Weiwen Wu, Yang Chen, Shaoyu Wang*. Self-supervised tomographic image noise suppression via residual image prior network[J]. Computers in Biology and Medicine, 2024, 179: 108837.

[6] Weiwen Wu, Jianjia Zhang, Shaoyu Wang* and Jun Chen*, "Flat-Panel Addressable Cold-Cathode X-Ray Source-Based Stationary CT Architecture," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-9, 2023.

[7] Tao Zhang, Haijun Yu, Yarui Xi, Shaoyu Wang*, Fenglin Liu*. "Spectral CT Image-Domain Material Decomposition via Sparsity Residual Prior and Dictionary Learning," in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-13, 2023.

[8] Shaoyu Wang, Weiwen Wu, Ailong Cai, Yongshun Xu, Varut Vardhanabhuti, Fenglin Liu*, Hengyong Yu*. Image-spectral decomposition extended-learning assisted by sparsity for multi-energy computed tomography reconstruction. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. 2023 Feb 1;13(2):610-630.

[9] Weiwen Wu, Xiaodong Guo*, Yang Chen, Shaoyu Wang*, Jun Chen*. "Deep Embedding-Attention-Refinement for Sparse-View CT Reconstruction," in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-11, 2023.

[10] Shaoyu Wang, Haijun Yu, Yarui Xi, Changcheng Gong, Weiwen Wu, Fenglin Liu. “Spectral-Image Decomposition With Energy-Fusion Sensing for Spectral CT Reconstruction[J]”. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-11.

[11] Shaoyu Wang, Weiwen Wu, Jian Feng, Fenglin Liu, Hengyong Yu. “Low-dose spectral CT reconstruction based on image-gradient L0-norm and adaptive spectral PICCS[J]”. Physics in Medicine & Biology, 2020, 65(24): 245005.

[12] Shaoyu Wang, Ailong Cai, Weiwen Wu, Tao Zhang, Fenglin Liu, Hengyong Yu. "IMD-MTFC: Image-Domain Material Decomposition via Material-Image Tensor Factorization and Clustering for Spectral CT," IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, vol. 7, no. 4, pp. 382-393, April 2023.