宣锴，博士，南京信息工程大学人工智能学院讲师，智慧医疗研究院成员。他于2017年7月在电子科技大学生物医学工程专业获得学士学位，2022年6月于上海交通大学生物医学工程专业获得博士学位。博士期间，他于2019年12月到2020年8月前往北卡罗莱纳大学教堂山分校 (UNC-Chapel Hill) 访问（国家留学基金委资助）。
他的研究方向为医学图像处理，主要包括磁共振图像的重建、合成、超分辨率、配准、分割与计算机辅助诊断等，主持国家自然科学基金青年项目一项，并参与重点项目一项。同时，他在领域内顶级期刊与会议上以第一作者发表了多篇学术论文，包括IEEE Transactions on Medical Imaging, Pattern Recognition, MICCAI等。
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代表性论文：
K Xuan, L Xiang, X Huang, L Zhang, S Liao, D Shen, Q Wang, “Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network,” IEEE Transactions on Medical Imaging. (Accepted, IF=11.04)
K Xuan, L Si, L Zhang, Z Xue, Y Jiao, W Yao, D Shen, D Wu, Q Wang, “Reducing Magnetic Resonance Image Spacing by Learning Without Ground-Truth,” Pattern Recognition, vol. 120, p. 108103, Dec. 2021. (IF=8.52)
L Si*, K Xuan*, J Zhong, J Huo, Y Xing, J Geng, Y Hu, H Zhang, Q Wang, W Yao, “Knee Cartilage Thickness Differs Alongside Ages: A 3-T Magnetic Resonance Research Upon 2,481 Subjects via Deep Learning,” Frontiers in Medicine, vol. 7, p. 1157, 2021. (*Equal Contribution, IF=5.06)
K Xuan, S Sun, Z Xue, Q Wang, S Liao, “Learning MRI k-Space Subsampling Pattern Using Progressive Weight Pruning,” in MICCAI 2020, Cham, 2020, pp. 178–18
K Xuan, D Wei, D Wu, Z Xue, Y Zhan, W Yao, Q Wang, “Reconstruction of Isotropic High-Resolution MR Image from Multiple Anisotropic Scans Using Sparse Fidelity Loss and Adversarial Regularization,” in MICCAI 2019, Cham, 2019, pp. 65–73
