基本信息：姓名，牛善洲；籍贯，山东滕州；出生日期，1986年6月；政治面貌，中共党员；职称，副教授，邮箱：[email protected]

研究方向：X射线CT智能成像理论与方法

学习经历：

2015.12—2018.3 美国得克萨斯大学西南医学中心放射肿瘤系，博士后研究员；

2012.09—2015.06 南方医科大学，生物医学工程专业，工学博士；

2011.09—2011.11 香港理工大学应用数学系，研究员助理；

2009.09—2012.06 赣南师范大学，数学专业，理学硕士；

2005.09—2009.07 曲阜师范大学，数学与应用数学专业，理学学士.

工作经历：

2015.07—至今 十大线上买球网址大全 教师

学术兼职与社会服务：

南方医科大学学报编委；

中国青年科技工作者协会会员；

江西省青年科技工作者协会生命科学专委会委员.

主要荣誉与奖励：

1. 江西省“双千计划”人选；

2. 江西省科技创新杰出青年人才培养计划人选；

研究生招生专业：

数学；

计算机技术、人工智能.

科研项目：

2023年1月—2026年12月，面向精准物质识别的光子计数CT优质成像方法研究（62261002，33万元），国家自然科学基金地区科学基金，主持

研究论文：

S. Niu, et al., Low-dose x-ray computed tomography image reconstruction using high-dimensional partial differential equation, Radiation Physics and Chemistry, vol. 238, pp. 113140, 2026.

S. Niu, et al., Iterative reconstruction for low-dose x-ray computed tomography using sub-pixel anisotropic diffusion, Journal of Nondestructive Evaluation, vol. 45, pp. 20, 2026.

Z. Lai, H. Zhang, R. Xie, J. Yuan, S. Niu, C. Tang, Comparing tumor-based classification with traditional methods for knowledge-based VMAT planning in multiple brain metastases, Applied Radiation and Isotopes, vol. 236, pp. 112749, 2026.

S. Niu, et al., Prior image constrained total variation-stokes for cerebral perfusion CT imaging, vol. 11, pp. 1446-1457, 2025.

S. Niu, et al., Evaluation of low-dose computed tomography reconstruction using spatial-radon domain total generalized variation regularization, Physics in Medicine and Biology, vol. 69, pp. 105005, 2024.

发明专利：

1. 牛善洲等; 一种基于低维流形先验的低剂量CT重建方法,2024-01-23, 中国, ZL 2020 1 1012191.5

2. 牛善洲等; 一种基于全变分-斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建方法, 2024-04-22, 中国, 202410479886.6

3. 牛善洲等; 一种基于亚像素各向异性扩散的低剂量CT重建方法, 2024-07-23, 中国,202410986997.6

4. 牛善洲等; 一种基于广义惩罚加权最小二乘的X射线CT图像重建方法, 2019-12-03, 中国, ZL 2016 1 0428470. 7