Leo Joskowicz, investigador mexicano residente en el extranjero,, es profesor en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Hebrea de Jerusalén, Israel, desde 1995. Es el fundador y director del Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Médicas y Cirugía Asistido por Computadora (CASMIP Lab). El Prof. Joskowicz es miembro de las sociedades IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos), ASME (Asociación de Ingenieros Mecánicos) y MICCAI (Procesamiento de imágenes médicas e intervención asistida por computadora). Es el ex presidente de la Sociedad MICCAI, fue Secretario General de CAOS International (Sociedad Internacional de Cirugía Ortopédica Asistida por Computadora) e ISCAS (Sociedad Internacional de Cirugía Asistida por Computadora). Recibió el premio Maurice E. Muller 2010 a la excelencia en cirugía asistida por computadora otorgado por CAOS International y el premio Kaye a la innovación 2007. Ha publicado dos libros y más de 300 trabajos técnicos, incluidos libros, capítulos de libros, artículos de conferencias y revistas y editoriales, y tiene 15 patentes emitidas. Forma parte de los consejos editoriales de varias revistas, incluida Medical Image Analysis, Int. J. de Cirugía Asistida por Computadora y Cirugía Asistida por Computadora y ha formado parte de numerosos comités de programas relacionados.

Libros (Monografias)

1. Sparse repeat CT scanning: registration, changes detection and needle tracking in Radon space .
2. Computational geometry with independent and dependent uncertainties .
3. The configuration space method for kinematic design of mechanisms .

Articulos selectos 

1. Deep learning–based segmentation of whole-body fetal MRI and fetal weight estimation: assessing performance, repeatability, and reproducibility ( Link )
2. Graph-based automatic detection and classification of lesion changes in pairs of CT studies for oncology follow-up ( Link )
3. Verification, evaluation, and validation: which, how and why in medical augmented reality system design ( Link )
4. Liver lesion changes analysis in longitudinal CECT scans by simultaneous deep learning voxel classification with SimU-Net ( Link )
5. A column-based deep learning method for the detection and quantification of atrophy associated with AMD in OCT scans ( Link )
6. Time-dependent uncertainty of critical care transitions in very old patients-lessons for time-limited trials ( Link )
7. Automatic linear measurements of the fetal brain on MRI with deep neural networks ( Link )
8. Automatic change detection in sparse repeat CT scanning ( Link )
9. Inter-observer variability of manual contour delineation of structures in CT ( Link )
10. Localization and registration accuracy in image guided neurosurgery: a clinical study ( Link )