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医学图像分割算法研发（CTA/MRI/超声），深度学习模型优化（U-Net/ResNet/3D CNN），全生命周期研发管理（需求分析-模型训练-部署上线），医学影像处理工具链开发（ITK/Numpy/OpenCV），科研合作与专利申报（国际期刊/会议/专利），跨模态数据融合算法设计，医学影像质量评估体系构建

主导多模态医学影像处理系统研发，涵盖CTA/MRI/超声等影像类型，构建完整的图像预处理-分割-量化分析流程。设计基于Transformer的3D医学影像分割模型，实现冠脉CTA心脏分割准确率提升25%。开发智能病变检测系统，集成多阶段特征提取与分类算法，显著提升病灶识别效率。主导跨机构科研合作项目，完成10+篇国际期刊论文发表及5项专利申报。建立医学影像质量评估体系，制定标准化数据标注流程，提升模型泛化能力。

1. 冠脉CTA心脏分割系统：开发基于U-Net+注意力机制的3D分割模型，解决复杂血管结构分割难题，实现左心室/右心室分割准确率92.3%；

2. 多模态病变检测平台：构建融合CT/MRI/超声的多模态特征提取框架，开发基于ResNet50的病变分类模型，检测灵敏度达89.7%；

3. 超声心动图分析系统：设计2ch/4ch视图分割算法，实现心肌厚度/位移量化计算，误差率低于5%；

4. 胸部CTA结节检测系统：开发基于YOLOv5的3D目标检测模型，实现肺结节识别准确率95.2%；

5. 脑部灌注分析平台：构建CTP灌注参数计算算法，开发ASPECT评分自动化系统，提升诊断效率40%；

6. 医学影像质量评估体系：制定标准化数据标注规范，开发图像质量评分模型，提升模型训练数据质量。