具备三维建模与三维数据处理相关经验,能够处理点云、mesh等多种三维数据形式,熟悉点云预处理、特征提取与几何分析流程。掌握数字图像处理与深度学习方法,具备三维重建、点云配准及模型优化等相关经验,能够结合算法实现从数据获取到结构建模的完整流程。在统计形状模型(Statistical Shape Model)与三维生成方向具有一定研究基础,能够利用数据驱动方法进行形状表达与重建。具备良好的编程能力,熟练使用 Python、MATLAB、C# 等语言进行算法实现与系统开发,具有多个相关项目的实践经验。
1.获得MICCAI(International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)2024最佳论文奖
2. 开发嵌入式三维超声导航系统,包括UI,算法和三维重建
3. 发表期刊论文和国际会议十余篇
主动脉在将含氧血液从心脏输送至全身过程中起着关键作用。在计算机断层血管造影(CTA)中,对主动脉分区及其分支进行精确分割对于疾病诊断和手术规划至关重要。我们的解决方案,该任务旨在从三维 CTA 体数据中实现主动脉解剖结构的自动分割。我们采用了nnunet 框架,利用其在医学图像分
三维超声(US)成像已被应用于腰椎间盘突出手术的导航。然而,三维超声图像存在结构碎片化的问题,限制了操作者对腰椎形态的精确获取。本研究旨在提出一种基于多模态配准的三维超声腰椎参数化建模方法,其中形状参数来源于CT,位姿参数来源于超声图像。