唐思源，女，硕士，教授，硕士研究生导师，包头医PG导航，计算机科学与技术PG导航副院长，计算机应用专业，内蒙古计算机协会理事，中国计算机协会会员。近五年，主持科研项目7项，其中内蒙古自然科学基金3项，内蒙古卫计委项目1项，包头卫计委项目2项，包头医PG导航校内项目1项，参研10余项。近五年，共发表科研论文20余篇，其中SCI论文5篇，核心期刊论文10篇；合著专著1部，12万字；主编教材3部，参编教材1部；以第一发明人授权实用新型专利2项；以第一著作人出版软著5部。2016年获包头医PG导航青年教师教学技能大赛 优秀奖。2017年 获包头医PG导航教学二分会微课件比赛二等奖。2018年 获包头医PG导航教学二分会“最美教师”称号。2018年获内蒙古自治区高等教育学会优秀论文三等奖。2021年获包头医PG导航教书育人先进个人。2021年获第十六届内蒙古自治区科学学术年会优秀论文 三等奖。2022年获包头医PG导航综治先进个人称号。2023年获内蒙古自治区高校教师教学创新大赛团队特等奖。2024年获包头市优秀教育工作者称号。

科研方向为：深度学习、医学图像处理。研究领域主要包括医学图像检测、识别，计算机辅助检测和辅助诊断等。

联系方式：邮箱:[email protected]，通讯地址:内蒙古包头市东河区建设路31号包头医PG导航，014040.

1.主持科研项目

[1]基于深度学习影像组学的肺癌PET-CT融合图像的精准分割和类型预测,内蒙古自然科学基金，2024LHMS06006，2024-07 至 2027-07，10万元，在研。

[2]基于弱监督深度学习的多特征肺结节检测的研究，包头市卫生健康科技计划项目，wsjkkj2022120，2023-01 至 2024-12，1万元，在研。

[3]基于深度学习的早期肺癌检测和识别的研究，内蒙古自治区卫生健康科技计划项目，202201395，2022-01 至 2024-12，2万元，在研。

[4]基于改进的三维卷积神经网络模型的肺结节检测及良恶性判别的研究,内蒙古自然科学基金，2020MS06001，2020-07 至 2023-07，10万元，结题。

[5]基于卷积神经网络的胰腺癌检测方法的研究，包头市医药卫生科技计划项目，wsjj2019040，2019-01 至 2020-12,1万元，结题。

[6]基于人工神经网络的肺癌细胞图像特征的提取与识别,内蒙古自然科学基金,2016MS0601，2016-07 至 2019-07，8万元，结题。

[7]基于模糊聚类算法的肺部CT图像分割及特征提取技术的研究,包头医PG导航科学研究基金项目，BYJJ-QM 201637,2016-07 至 2018-07，2万元，结题。

[8]红细胞SEM图像的三维重构及形状特征提取,内蒙古高等教育科学研究项目,NJZY201537，2015-12 至 2017-12，2万元，结题。

2.发表学术性论文

[1]Siyuan Tang,Qiangqiang Bao, et al.Improvement of RT-DETR model for ground glass pulmonary nodule detection,Plos One,2025,20(3), SCI收录,IF 3.24.

[2]Tang S , Ma R , Li Q , et al. Classification of benign and malignant pulmonary nodules based on the multiresolution 3D DPSECN model and semisupervised clust[J]. IEEE Access, 2021, PP(99):1-1.SCI收录,IF 3.745.

[3]Siyuan Tang; Feifei Yu; Construction and verification of retinal vessel segmentation algorithm for color fundus image under BP neural network model, J.Supercomput,2021,4,SCI收录,IF 2.469.

[4]Tang Siyuan; Yang Min; Bai Jinniu; Detection of pulmonary nodules based on a multiscale feature 3D U-Net convolutional neural network of transfer learning, Plos One,2020, 15(8), SCI收录,IF 3.24.

[5]赵金亮,唐思源(通讯作者),王斯日古楞,等. 改进UDTransNet模型实现多模态图像肺癌病灶分割[J/OL].激光与光电子学进展,1-27[2025-10-29]. //link.cnki.net/urlid/31.1690.tn.20250714.1516.056.(北大核心)

[6]包强强,唐思源(通讯作者),李擎乾,等. 改进YOLOv8模型实现多类型肺结节检测[J].计算机科学与探索,2025,19(02):429-442.(北大核心)

[7]包强强,唐思源(通讯作者),谷宇. 深度学习检测肺结节难点问题综述[J].计算机工程与应用,2024,60(19):18-31.(北大核心)

[8]王芳,谷宇,唐思源(通讯作者).基于知识蒸馏改进 U-Net网络模型用于分割CT图像中的口腔颌面部肿瘤[J].中国医学影像技术,2024,40(4):1-10.(北大核心)

[9]刘亮,王静宇,唐思源(通讯作者). 基于数据挖掘的多模医学图像连续形变识别[J]. 计算机仿真, 2023, 40 (12): 247-251.(北大核心)

[10]唐思源,刘燕茹,杨敏.基于迁移学习和三维卷积神经网络检测肺结节[J].中国医学影像技术,2020,36(12):1882-1886.(北大核心)

[11]杨敏,唐思源(通讯作者),白金牛.基于光流场模型的医学图像弹性配准[J].激光杂志,2020,41 (07):104-108.(北大核心)

[12]唐思源,杨敏,白金牛.基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别[J].科学技术与工程,2019,19(22):241-248.(北大核心)

[13]唐思源,刘燕茹,杨敏,徐瑞英.基于CT图像的肺结节检测与识别[J].中国医学物理学杂志,2019,36(07):800-807.

[14]唐思源,杨敏,苗玥,白金牛.区域生长和水平集相融合的肺部CT图像分割[J].电子技术应用,2018,44(05):129-133.

[15]唐思源,苗玥,杨敏.CT影像中毛玻璃型肺结节提取方法的研究[J].电子技术应用,2018,44(02):109-114.

[16]Siyuan Tang, Siriguleng Wang, et al.Segmentation of PET/CT lung cancer lesion images via a semi-supervised improved SwinUNet model[J].Biomedical Signal Processing and Control,2026,20(3):101-121.SCI收录,IF4.9.

3.发表软件著作

[1]唐思源，杨敏。基于CT图像的肺癌肿瘤分割系统 V1.0 [计算机软件著作权]. 2025SR0519337. 中华人民共和国国家版权局，2025-03-26.

[2]唐思源，杨敏，王乃钰，等。基于迁移学习和数据增强的小样本肺部肿瘤分割系统V1.0 [计算机软件著作权]. 2024SR1091822. 中华人民共和国国家版权局，2024-07-31.

[3]内蒙古科技大学包头医PG导航，唐思源，王乃钰，等。融合知识蒸馏的肺部医学图像识别系统V1.0 [计算机软件著作权]. 2023SR1668975. 中华人民共和国国家版权局，2023-12-18.

[4]唐思源,刘海暄,甄美怡,何薇,王嘉琪;肺部CT图像的分割及重建系统V1.0 [计算机软件著作权].2022SR0290368,中华人民共和国国家版权局, 2021-12-29.

[5]唐思源，王乃钰，杨敏。融合知识蒸馏的肺部医学图像识别系统V1.0 [计算机软件著作权].2023SR1668975, 中华人民共和国国家版权局, 2023-10-20.