时江波 Shi Jiangbo
助理教授
现任西安交通大学生命科学与技术学院助理教授。博士毕业于西安交通大学计算机科学与技术学院。2025年7月加入仿生工程与生物力学研究所（BEBC）。主要从事医学人工智能、医学图像分析与计算病理等医工交叉应用研究。共发表论文15篇，其中以第一作者在CVPR、MedIA、IEEE TMI、Information Fusion等国际会议与期刊发表论文8篇，申请或授权中国发明专利及软著7项。入选西安交通大学“青年优秀人才计划”，获国家奖学金，国家公派留学奖学金，浪潮社会奖学金，智慧医疗创新大赛全国总决赛三等奖，陕西省科技工作者创新创业大赛三等奖，IEEE TMI期刊杰出审稿人等荣誉与奖励。
招生需求：
诚邀有志于多模态医学图像分析的同学（实习生、本科生、硕士和博士等）加入团队，共同开展基于人工智能驱动的精准医疗课题研究，推动人工智能技术在临床的深度融合与广泛应用。
研究方向：
医学人工智能、医学图像分析、计算病理、多示例学习、小样本学习
教育经历：
2019.09-2025.06，西安交通大学，计算机科学与技术学院，硕博连读
2023.09-2024.09，新加坡科技研究局，高性能计算研究所，联合培养
2015.09-2019.06，西安电子科技大学，软件学院，本科；
工作经历：
2025.07-至今 西安交通大学，生命科学与技术学院，助理教授/博士后
所获荣誉：
1. 西安交通大学优秀毕业生，2025
2. 西安交通大学青年优秀人才，2025
3. 国家奖学金，2024
4. 国家公派留学奖学金 2024
5. 浪潮社会奖学金，2023
6. 陕西省科技工作者创新创业大赛三等奖，2025
7. 第六届智慧医疗创新大赛全国总决赛三等奖，2023
代表性著作：
1. Jiangbo Shi, et al. ViLa-MIL: Dual-scale Vision-Language Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification[C]. IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2024, 11248-11258. (计算机学会推荐A类会议)
2. Jiangbo Shi, et al. KPVG: Knowledge-prompted Vision-genomics Model for Cancer Survival Prediction in Whole Slide Images[J]. Information Fusion, 2025, 103660. (中科院一区Top期刊, IF = 15.5)
3. Jiangbo Shi, et al. E2-MIL: An Explainable and Evidential Multiple Instance Learning Framework for Whole Slide Image Classification[J]. Medical Image Analysis (MedIA), 2024, 97: 103294. (中科院一区Top期刊, IF = 10.7)
4. Jiangbo Shi, et al. MG-Trans: Multi-scale Graph Transformer with Information Bottleneck for Whole Slide Image Classification[J]. Transactions on Medical Imaging (TMI), 2023, 42(12): 3871-3883. (中科院一区Top期刊, IF = 10.6)
5. Jiangbo Shi, et al. A Structure-Aware Hierarchical Graph-Based Multiple Instance Learning Framework for pT Staging in Histopathological Image[J]. Transactions on Medical Imaging (TMI), 2023, 42(10) 3000-3011. 中科院一区Top期刊, IF = 10.6)
主持项目：
1. 陕西省博士后科研项目资助，样本稀缺场景下可信病理诊断模型构建方法，2026.01-2027.12
邮箱:
shijiangbo@xjtu.edu.cn
个人主页：
交大主页：https://gr.xjtu.edu.cn/en/web/shijiangbo
Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?user=FhR6erIAAAAJ&hl=en
