研究方向

基于深度学习的多模态MRI脑肿瘤图像分割研究 随着计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）、超声成像（Ultrasound）等医学影像技术的广泛使用，医学图像已成为疾病筛查、诊断和治疗过程中不可或缺的重要组成部分。本项目旨在探索融合不同模态MRI脑肿瘤图像之间的互补信息提升肿瘤分割效果，为临床医学中脑肿瘤疾病的筛查、诊断、治疗等提供科学方法和先进手段，同时减轻医生工作强度，提高医生工作效率。通过该项目，学生将接触到最先进的深度学习和计算机视觉技术，并了解如何将这些技术应用于实际问题的解决，更重要的是，提升学生发现问题、分析问题和解决问题的科研能力。

 

相关学科

计算机科学技术

关键词

MRI脑肿瘤图像，肿瘤分割

科研导师

J. W

• 华南理工大学博士，副教授，硕士生导师，本硕毕业于哈尔滨工业大学。主要研究领域：人工智能，机器学习，深度学习，医学图像分析。IEEE会员，犹他大学访问学者；主持国家级、省部级项目多项，具有丰富的教学和科研经历。

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

了解更多详情

请扫描二维码

关注「有方背景提升」