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清华大学脑影像实验室 (Lab for Brain lmaging Research at Tsinghua, BIRTH) 隶属于清华大学生物医学工程学院，由田启源副教授于2023年成立，致力于推动脑影像新工具、脑科学新发现、脑疾病新诊疗的诞生（birth）与突破。

设施资源

清华大学生物医学影像研究中心；清华大学非人灵长类研究中心；清华大学非人灵长类研究中心；首都医科大学宣武医院；北京协和医院；四川大学华西第二医院；四川大学华西厦门医院；飞利浦 3.0 T Ingenia CX；西门子 7.0 T MAGNETOM Terra.X；联影 5.0 T uMR Jupiter；西门子 3.0 T MAGNETOM Cima.X；西门子 3.0 T MAGNETOM Prisma；布鲁克 9.4 T BioSpec 94-30；高性能 GPU 服务器

代表著作

Li ZY, Fan Q, Bilgic B, Wang G, Polimeni JR, Huang SY, Tian Q. Diffusion MRI Data Analysis Assisted by Deep Learning Synthesized Anatomical Images. Medical Image Analysis. 2023; 102744.
Tian Q, Li Z, Fan Q, Polimeni JR, Bilgic B, Salat DH, Huang SY. SDnDTI: Self-supervised Deep Leaning-based Denoising for Diffusion Tensor MRI. NeuroImage, 2022; 119033.
Tian Q, Zaretskaya N, Fan Q, Ngamsombat C, Bilgic B, Polimeni JR, Huang SY. Improved Cortical Surface Reconstruction using Sub-millimeter Resolution MPRAGE by Image Denoising. NeuroImage, 2021; 233: 117946.
Tian Q, Bilgic B, Fan Q, Zaretskaya N, Fultz NE, Ohringer NA, Chaudhari AS, Hu Y, Ngamsombat C, Witzel T, Setsompop K, Polimeni JR, Huang SY. Improving In Vivo Human Cerebral Cortical Surface Reconstruction using Data Driven Super-resolution. Cerebral Cortex, 2021; 31 (1): 463-482.
Tian Q, Bilgic B, Fan Q, Ngamsombat C, Liao C, Hu Y, Witzel T, Setsompop K, Polimeni JR, Huang SY. DeepDTI: High-fidelity Six-direction Diffusion Tensor Imaging using Deep Learning. NeuroImage, 2020; 219: 117017.
Tian Q, Wintermark M, Elias WJ, Ghanouni P, Halpern CH, Henderson JM, Huss DS, Goubran M, Thaler C, Airan R, Zeineh M, Pauly KB, McNab JA. Diffusion MRI Tractography for Improved Transcranial MRI-guided Focused Ultrasound Thalamotomy Targeting for Essential Tremor. NeuroImage: Clinical, 2018; 19: 572-580.
Tian Q, Rokem A, Folkerth RD, Nummenmaa A, Fan Q, Edlow BL, McNab JA. Q-Space Truncation and Sampling in Diffusion Spectrum Imaging. Magnetic Resonance in Medicine, 2016; 76 (6): 1750-1763.

科研方向

BIRTH实验室专注于人工智能赋能的生物医学成像与图像分析技术研发，聚焦磁共振影像、人脑结构与功能、人脑发育与退化、计算机视觉、深度学习与基座模型等前沿领域，开展具有颠覆性的脑科学与脑疾病跨学科医工交叉创新研究。

关于我们

清华大学脑影像实验室 (Lab for Brain lmaging Research at Tsinghua, BIRTH Lab) 隶属于清华大学生物医学工程学院，由田启源副教授于2023年成立，致力于推动脑影像新工具、脑科学新发现、脑疾病新诊疗的诞生（birth）与突破。

清华大学BIRTH实验室成员参加2025 OHBM年会

2025年6月24日-28日，国际人类脑图谱学会（Organization for Human Brain Mapping, OHBM）年会在澳大利亚布里斯班会展中心隆重举行。该会议是全球脑科学领域最具影响力的学术会议之一。BIRTH实验室成员刘铭轩、郑佳兰、郝英奇、李奕瑾参加了本次会议，与来自世界各地的专家学者进行了深入交流。

清华大学生物医学影像研究中心师生参加2024 ISMRM & ISMRT年会

2024年5月4日-9日，国际医学磁共振学会（the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, ISMRM）年会暨国际磁共振技师学会（the International Society for MR Radiographers & Technologists, ISMRT）在新加坡新达城国际会展中心隆重举行。本次会议超过6000名学术界或产业界人士注册参加，清华大学生物医学工程学院、生物医学影像研究中心研究员陈慧军、郭华、李睿、宋小磊、田启源和30余名学生参加了此次大会。

清华大学BIRTH实验室负责人田启源研究员当选中国生物医学工程学会医学人工智能分会医疗大模型工作组成员

随着国内自主研发大模型技术相继问世， Al大模型技术在医疗领域快速普及，掀起了 “医疗+AI大模型”应用与创新的高潮。为融入并引领 AI 大模型在医学人工智能领域的时代浪潮，2025年5月15日，中国生物医学工程学会医学人工智能分会医疗大模型工作组成立大会暨学术研讨会在北京召开。会议汇聚线上线下30余位来自高校、医疗机构、企业的专家学者及产业界代表，围绕医疗大模型技术创新、临床应用与产业化发展等议题展开深度研讨。

清华大学BIRTH实验室成员参加2025 ISMRM & ISMRT年会

2025年5月10日-15日，国际医学磁共振学会（International Society for Magnetic Resonance in Medicine, ISMRM）年会暨国际磁共振技师学会（International Society for MR Radiographers & Technologists, ISMRT）在美国夏威夷会展中心隆重举行。该会议是全球医学磁共振领域最具影响力的学术会议之一。BIRTH实验室成员杨鸿嘉、刘铭轩、郑佳兰、李子涵、李浩翔、张济泽参加了本次会议，与来自世界各地的专家学者进行了深入交流。

清华大学BIRTH实验室在《神经影像》发表人脑白质短联络神经纤维研究成果

近日，清华大学生物医学工程学院脑影像实验室（Lab for Brain Imaging Research at Tsinghua，BIRTH 实验室）与哈佛大学、纽约大学、牛津大学合作，在神经影像领域顶级期刊《神经影像》（NeuroImage）在线发表题为《Quantifying Axonal Features of Human Superficial White Matter from Three-dimensional Multibeam Serial Electron Microscopy Data Assisted by Deep Learning》的研究成果。该研究利用高分辨率三维多束电子显微镜成像技术，结合深度学习算法，首次实现了人类大脑皮层浅表白质中髓鞘化神经纤维的高精度自动分割与定量分析。论文独立第一作者兼独立通讯作者为清华大学生物医学工程学院田启源研究员，其他作者包括哈佛大学-麻省总医院Martinos生物医学影像中心主任Bruce Rosen院士、副主任Susie Huang教授，BIRTH实验室毕业生李梓瑜博士等。

清华大学BIRTH实验室在医学影像AI基础模型领域取得进展

近日，清华大学生物医学工程学院脑影像实验室（Lab for Brain Imaging Research at Tsinghua，BIRTH实验室）题为“Chest-OMDL: Organ-specific Multidisease Detection and Localization in Chest Computed Tomography using Weakly Supervised Deep Learning from Free-text Radiology Report”的研究论文被2025年医学影像深度学习国际顶级学术会议MIDL（International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）接收。

清华大学生物医学工程学院师生代表参加 MICS 2024年大会并成功申办2026大会

2024年7月12日-14日，第十一届医学图像计算青年研讨会（MICS 2024）大会在厦门大学隆重举行。清华大学生物医学工程学院罗建文教授、宋小磊研究员、田启源研究员以及部分博士后、学生参加了此次大会。会议期间，我院田启源研究员（MICS第四届委员会委员）、北京邮电大学人工智能学院刘勇教授（MICS第四届委员会资深委员）、我院罗建文教授组成申报团队，向MICS委员会申请主办2026年MICS大会，并成功获得第十三届医学图像计算青年研讨会（MICS 2026）大会主办权。大会将于2026年7月中旬在清华大学新清华学堂举办。

AI4DMR公众号全文翻译清华大学生物医学工程学院博士生李子涵在《Advanced Science》发表论文

清华大学生物医学工程学院博士生李子涵在廖洪恩教授的指导下，与清华大学脑影像实验室田启源特别研究员、哈佛大学医学院Martinos生物医学影像中心Susie Huang、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee教授，牛津大学Wellcome综合神经影像中心博士生李梓瑜校友合作，研发了生物物理引导、自监督学习作基的快速弥散建模技术。该技术显著提高了弥散建模的效果和效率，有望变革传统的弥散模型拟合方式，成为神经科学和临床研究中的下一代微观结构定量方法。团队基于该成果于高影响力国际期刊《Advanced Science》发表论文《DIMOND: DIffusion Model OptimizatioN with Deep learning》。

清华大学BIRTH实验室博士生杨鸿嘉在欧洲医学与生物学磁共振学会（ESMRM）官方期刊发表综述论文

清华大学脑影像实验室博士生杨鸿嘉与密歇根大学生物医学工程系王冠华博士（2015级本科校友），牛津大学Wellcome综合神经影像中心博士生李梓瑜（2017级本科校友），斯坦福大学放射系廖聪裕、曹笑之、胡予鑫博士，浙江大学光电科学与工程学院叶慧慧博士合作，于欧洲医学与生物学磁共振学会（ESMRM）官方期刊《Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine》发表题为《Artificial intelligence for neuro MRI acquisition: a review》的综述。杨鸿嘉和王冠华为该论文共同第一作者，田启源研究员为该论文通讯作者。