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負醫(yī)療影像AI/機器學習的算法模型研發(fā)。

1. 計算機軟件、圖像處理、信號處理或者數(shù)學等相關專業(yè)畢業(yè)，具有扎實的圖像處理基礎理論知識，有醫(yī)學圖像AI處理經(jīng)驗；

2. 掌握醫(yī)學影像CT、MR、B超圖像后處理中的降噪、不均勻性校正、對比度增強、灰階調(diào)整、分割和目標檢測等一系列算法，對前沿的醫(yī)學輔助診斷算法有持續(xù)的學習和研究；

3. 熟悉醫(yī)學圖像質(zhì)量評價方法，對醫(yī)學圖像的數(shù)據(jù)標注、產(chǎn)品化有較深的理解、能針對臨床意見進行算法調(diào)整和優(yōu)化

4. 熟悉主流機器學習算法，有醫(yī)學影像2D/3D自動分割訓練經(jīng)驗。

5. 精通Python等語言。

1. 通常要求具有計算機軟件、圖像處理、信號處理或數(shù)學等相關專業(yè)的學歷背景，具備扎實的圖像處理基礎理論知識，并有醫(yī)學圖像AI處理經(jīng)驗。

2. 具備醫(yī)學影像CT、MR、B超圖像后處理中的降噪、不均勻性校正、對比度增強、灰階調(diào)整、分割和目標檢測等一系列算法的經(jīng)驗，對前沿的醫(yī)學輔助診斷算法有持續(xù)的學習和研究?。

3. 熟悉醫(yī)學圖像質(zhì)量評價方法，對醫(yī)學圖像的數(shù)據(jù)標注、產(chǎn)品化有較深的理解，能針對臨床意見進行算法調(diào)整和優(yōu)化。

1. 熟練掌握Python等編程語言，熟悉主流的機器學習算法，有醫(yī)學影像2D/3D自動分割訓練經(jīng)驗。

2. 具備深度學習算法和機器學習算法的知識，了解基于深度學習的經(jīng)典視覺算法，包括經(jīng)典的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、檢測分割框架等。

3. 至少在代碼級別熟悉一種深度學習框架，如TensorFlow/Caffe?。

1. 具備研究新技術和新問題的能力，能夠推動現(xiàn)有問題的解決及優(yōu)化改進。

2. 能夠跟蹤領域內(nèi)最新研究動態(tài)，探索并引入新的技術方法。

具備良好的溝通能力，和良好的團隊合作精神，能夠與跨學科團隊有效溝通。

1. 對醫(yī)療健康領域有高度熱情，關注人工智能在醫(yī)療行業(yè)的最新進展?。

2. 有較強的學習能力和良好的問題解決能力，能夠獨立進行算法設計和優(yōu)化?。