医学影像算法工程师

1. 算法开发与优化
基于传统算法 （如小波变换、 非局部均值滤波、 直方图均衡化） 和深度学习技术 （如 CNN、
GAN），设计并实现 MRI 图像去噪与修复模型。针对低场强动物 MRI 特点（如低信噪比、
运动伪影），优化算法以提升图像对比度与细节保留能力。
2. 数据构建与处理
参与动物 MRI 数据集的采集、标注及增强（如数据扩增、标准化）。设计数据预处理流
程，解决图像配准、伪影校正等问题。
3. 模型训练与部署
搭建深度学习训练框架（如 PyTorch/TensorFlow），完成模型训练、调参及性能验证。
探索轻量化模型部署方案（如 ONNX 转换、边缘计算优化）。
4. 技术文档与成果展示
撰写算法设计文档、实验报告及代码注释。通过可视化工具（如 Matplotlib、ITK-SNAP）
直观呈现修复效果对比。
5. 跨团队协作
直接与市场营销、硬件工程师、医学专家协作，理解临床需求并迭代算法