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专业技能
精通医学影像处理全流程技术，包括DICOM格式解析、图像预处理（降噪/增强/配准）、分割算法（U-Net/DeepLab/3D-CNN）、深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。擅长多模态图像融合分析、三维重建技术、医学影像标注工具链开发。具备医疗AI产品从需求分析到临床验证的全流程研发能力，熟悉医疗合规性要求与数据隐私保护规范。在医学图像分割、病变检测、量化分析等方向有丰富科研转化经验，发表过IEEE TMI、MICCAI等顶刊论文，持有3项医学AI相关发明专利。
工作履历（脱敏处理）
主导医疗AI产品研发全流程，包括需求分析、算法开发、临床验证及产品部署。设计并实现基于U-Net的冠脉CTA三维重建系统，将分割准确率提升至92.7%，支持左心室、右心室等8种组织的自动分割。开发基于Transformer的病变检测模型，在肺部结节检测任务中实现95.3%的敏感度。构建医疗影像标注工具链，支持多模态数据融合分析，提升标注效率40%。主导脑出血分割项目，采用3D-CNN网络实现93.2%的Dice系数，相关成果发表于MICCAI 2023。
项目经验（脱敏处理）
冠脉CTA心脏分割项目：研发基于多尺度特征融合的3D分割网络，解决CTA图像噪声干扰问题，实现左心室/右心室/冠脉的精准分割，分割速度提升30%。头颈CTA血管分割项目：开发基于注意力机制的血管分割模型，准确识别Willis环变异，检测灵敏度达94.5%。超声心动图组织分割项目：构建基于深度学习的2D/3D分割框架，实现心肌厚度/位移的自动化量化分析，减少人工标注工作量60%。胸部CTA结节检测项目：设计多任务学习框架，同步完成结节检测与分类，mAP达91.2%。脑部灌注CTP分析项目：开发基于深度学习的灌注参数计算系统，实现ASPECT评分自动化，诊断效率提升50%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
4年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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