本人具备扎实的计算机技术基础，熟练掌握 Python 编程语言，能够使用 PyTorch 等深度学习框架进行模型设计、训练与优化，具备医学图像处理与三维图像配准相关项目经验，熟悉 U-Net、VoxelMorph 等网络结构，并能够结合注意力机制（如 CBAM）进行模型改进与实验分析。同时具备目标检测模型 YOLOv8 的训练部署经验，可完成数据集制作、模型训练及推理应用开发。

在系统开发方面，熟悉 C# 窗体程序开发及基础软件界面设计，了解 PySide6 等桌面应用开发框架，能够独立完成简单工具系统设计与实现。熟悉 Linux 基本操作环境，掌握常见数据处理流程及模型实验评估方法，具备良好的代码规范意识和科研实验能力，能够支持算法实现、模型调试及技术方案验证等工作。

具备较强的学习能力与问题分析能力，可根据项目需求快速完成技术调研与方案实现，适合从事算法支持、数据处理、模型训练及技术开发类顾问工作。

参与开发“阳光童伴——青少年抑郁症测评帮扶平台”，负责系统核心算法模块设计与数据处理流程实现，基于自然语言处理技术构建症状关联网络，实现心理测评结果分析与风险辅助评估功能，并参与平台整体功能联调与测试工作，提升系统实用性与稳定性。

独立完成“基于知识图谱的医学知识问答网站”项目开发，采用 Django 框架结合 Neo4j 图数据库构建医学实体关系网络，实现疾病、症状、检查及治疗方案之间的语义关联检索与智能问答功能，支持复杂关系查询与可视化展示，具备良好的扩展能力和实际应用价值。

完成“基于 VoxelMorph + CBAM 的三维医学图像配准系统”研究与实现，使用 PyTorch 搭建 3D 深度学习配准模型，引入注意力机制优化网络结构，提高配准精度与稳定性，并完成模型训练、实验评估及结果分析，可支持医学影像辅助分析场景应用，具备较强算法实现与科研能力