محمد يعقوب

• شهادة الدكتوراه في الهندسة الطبية الحيوية من جامعة أوكسفورد في المملكة المتحدة.

• التقدم ببراءة اختراع للعام 2022: العنوان: أدوات وطريقة التعلم العميق للتجزئة والتنبؤ بنسبة النجاة للمصابين بأورام الرأس والرقبة. رقم الطلب: 17849943
• جائزة أفضل ورقة بحثية في ورشة عمل "رعاية صحية وتقنيات ذكاء اصطناعي مدروسة التكلفة من أجل موارد متنوعة للصحة العالمية" ضمن مؤتمر حوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب للعام 2021
• فائز بمسابقة بحثية في مؤتمر حوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب للعام 2021، وهو أهم مؤتمر لتحليل الصور الطبية
• فائز، مع زملاء من "صحة" و"جامعة خليفة" بالجائزة الكبرى لهاكاثون "معاً عن بعد" للعام 2021، الذي نظمته شركة "إريكسون" برعاية وزارة الاقتصاد في الإمارات العربية المتحدة. 
• زمالة فخرية في قسم نافيلد لعلوم الأعصاب السريرية، جامعة أكسفورد (2018)

لدى يعقوب أكثر من 40 مقالة منشورة ومدققة علمياً من قبل نظرائه المتخصصين في أهم المؤتمرات والمجلات العلمية على غرار IEEE TMI، و"ميديكال إيميج أنالياسيس"، ومؤتمر حوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب (MICCAI)، ومجلة Ultrasound in Medicine and Biology. كما شارك في تحرير كتابين بعنوان: فهم وتحليل التصوير الطبي، 2020 و 2021.

• م. ز. عطواني، ا. ح. صهيون، م. يعقوب، تقنيات التعلم العميق لتصنيف اعتلال الشبكية السكري: دراسة استقصائية"، في مجلة IEEE Access، doi: 10.1109/    ACCESS.2022.3157632. [Impact factor: 3.367]
• م. يعقوب، ب. كيلي، ج. أ. نوبل، أ. ت. باباجورجيو، "تأثير مؤشر كتلة جسم الأم على جودة صورة الجنين بالموجات فوق الصوتية". المجلة الأمريكية لأمراض النساء والولادة. تم النشر إلكترونياً في أبريل 2021. doi:10.1016/j.ajog.2021.04.248. [Impact factor: 6.502]
• ن. سعيد، س. إي. حردان، ك. أبوطالب، م. يعقوب، "Is it Possible     to Predict MGMT Promoter Methylation from Brain Tumor     MRI Scans using Deep Learning Models?"، مؤتمر التصوير الطبي والتعلم العميق 2022.
• آي. سوبيروف، و. نازاروف، ح. العصماوي، م. يعقوب، "التقسيم التلقائي لورم الرأس والرقبة: ما مدى قوة المحولات؟"،  مؤتمر التصوير الطبي والتعلم العميق 2022.
• ن. سعيد، ر. المجذوب، آي. سوبيروف، م. يعقوب، "نهج جماعي لتشخيص ورم الرأس والرقبة باستخدام البيانات متعددة الأنماط لدى المريض"، تحدي هيكتوك، مؤتمر حوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب (MICCAI)، 2021. 
• س. سيرفاستافا، م. يعقوب، ك نانداكومار، ز. جي، د. مهاباترا. "التعلم المتزايد للمجال المستمر في تصنيف الأشعة السينية للصدر في ظل الإعدادات السريرية منخفضة الموارد. Domain Adaptation and Representation Transfer, and Affordable Healthcare and AI for Resource Diverse Global Health (ص 226-238)، 2021، سبرينغر.