智能医学工程专业人才培养方案
一、培养目标
聚焦大数据人工智能前沿技术与医学科学的交叉融合，以医学数据的智能分析、智能诊疗及智能决策为核心，培养德智体美劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具备临床医学与生物学专业知识，掌握与智能分析、智能诊疗、智能决策相关的人工智能、人机协同、大数据等工程技术，具有智能医学系统开发以及智能医学数据的挖掘、处理与分析等能力，能在医疗单位、高等学校、科研单位、大型医药公司等单位从事智能检测、智能医学图像处理、智能诊断、智能治疗、智能医学病案管理、远程医疗等工作及相关科研工作，具备医、理、工学科交叉融合、创新与实践能力突出的创新型、复合应用型人才。
二、培养要求
A.知识要求
A1.掌握与智能医学工程相关的医学、数理科学、信息科学、统计学等方面的基本知识理论体系；
A2.掌握智能医学图像处理、智能数据挖掘与分析等方面的基础知识和学科方法；
A3.掌握智能医学工程各分析阶段的基本方法和专业理论知识；
A4.掌握人工智能和大数据基本知识和专业理论体系；
A5.掌握生物医学数据分析流程和基本方法；
A6.掌握智能医学工程相关分析平台和软件算法的使用与安装；
A7.掌握国内外智能医学工程学科发展历史、学科前沿和发展趋势；
A8.具备较为宽厚的自然科学知识、身体健康知识和人文社会科学知识；
A9.掌握智能医学工程专业英语词汇、语法、篇章及语用知识等，增加学生的社会、文化、科学等基本知识，拓宽国际视野，提升综合文化素养；
A10.掌握马克思主义基本原理和马克思主义中国化理论成果，了解党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史，认识世情、国情、党情，深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想；
A11.熟悉国家相关专业技术和产业工作的政策与法规，具备相应的产业开发和创业知识。
B.能力要求
B1.掌握智能医学工程技术的基本方法和常规算法，以及系统、规范的生物软件使用和分析能力；
B2.具有较强的智能医学工程研发技术、智能医学图像处理技术、智能数据挖掘与分析技术，及良好的医学工程技术和开发能力；
B3.具有较强的应用智能医学工程技术分析、解决生物医学问题的能力；
B4.具有较强的智能医学工程分析思维和表达能力；
B5.具有较强的英语语言能力，具有科技文献检索、资料查询、课题设计、科学论文撰写等能力；
B6.具备智能医学工程科学研究与产业开发领域的科学思维和科学实践能力，有良好的科学素养和创新技能；
B7.具有自主学习和终身学习的能力;
B8.具有独立发现问题、分析问题、解决问题的能力，具备一定的创新能力；
B9.具有良好的表达能力和人际沟通能力，能够建立和谐的人际关系；
B10.具备运用马克思主义立场观点方法分析和解决问题的能力，具备成长成才的科学思想基础。
C.素质要求
C1.具有高尚的民族精神，热爱祖国，热爱人民，崇尚集体主义精神；
C2.具有良好的道德修养和专业精神，遵纪守法、吃苦耐劳、诚信友善、乐于奉献；
C3.具有科学的思维方法和创新意识，有团结协作精神，有批判精神和可持续发展理念；
C4.具备独立思考、独立学习和自学能力，具备独立探求新知识的能力；
C5.树立终身学习观念，认识到持续自我完善的重要性，不断追求卓越;
C6.具有良好的心理素质，能够把握机遇，用于面对挫折和失败;
C7.具有科学态度、创新和分析批判精神。
三、学制和时间分配
（一）学制：4年
（二）时间分配（单位：周）
学年
学期
教学
军事训练
入学教育
毕业
实习
毕业
考试
科研
训练
假期
共计
授课
考试
一
秋季
15
2
3
7
27
春季
18
2
5
25
二
秋季
18
2
7
27
春季
18
2
5
25
三
秋季
18
2
7
27
春季
18
2
5
25
四
秋季
20
7
27
春季
18
1
1
20
合计
105
12
3
38
1
1
43
203
课程类别
必修课学分
必修课比例（%）
选修课学分
选修课比例（%）
通识教育课程
30.5
16.35
10.5
52.5
专业基础课程
67
35.92
8.5
42.5
专业课程
53
28.42
1
5
毕业实习
36
19.31
0
0
合计
186.5
100
20
100
四、主干学科和核心课程
主干学科：生物医学学科、人工智能学科、计算机科学学科、数学学科。
核心课程：智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、智能医学工程导论、生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术、医学数字细胞（E-cell）分析技术、深度学习、Linux操作系统、医学文本挖掘、智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、智能医学工程前沿进展。
五、课程类别及课程
课程类别包括通识教育课程、专业基础课程、专业课、毕业实习等，各类别课程又包括必修课和选修课两种性质的课程。
（一）通识教育课程
必修课：英语、体育、形势与政策、思想道德与法治、军事理论、军事技能、国家安全教育、大学生劳动教育、大学生职业发展与就业指导、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、大学生心理健康教育、中国近代史纲要、马克思主义基本原理、大学生创业基础、毛泽东思想和中国特色社会主义体系概论、习近平新时代特色社会主义思想。
选修课：艺术导论、美术鉴赏、戏剧鉴赏、舞蹈鉴赏、大学生创新基础、时间管理、如何高效学习、日语、大学生创新创业导论、书法鉴赏、戏曲鉴赏、网络创业理论与实践、突发事件及自救互救、神经生物学、性，性别与健康、音乐鉴赏、影视鉴赏、科学通史。
（二）专业基础课程
必修课：微积分、高级语言程序设计、代数与几何、集合与图论、分子组学基础、概率论与数理统计、数据结构、智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、信息论基础与随机过程、Python语言程序设计、生物统计学、药物组学资源。
选修课：Office应用、Photoshop应用、分子影像分析技术、云平台与云计算。
（三）专业课程
必修课：智能医学工程导论、生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术、医学数字细胞（E-cell）分析技术、深度学习、Linux操作系统、医学文本挖掘、智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、智能医学工程前沿进展、科研论文写作与标书设计。
选修课：APP制作技术、微生物组信息学。
（四）毕业实习
第七至八学期毕业实习36周，第七学期20周，第八学期18周。
六、课程设置、教学进程和课程教学目标贡献
（一）课程设置
所有课程均实行学分制管理，即采用学分衡量学生学习的数量，采用学分绩点衡量学生学习的质量。以课堂讲授或以课堂讲授方式为主进行教学活动的课程，每16学时为1学分，体育课和单独开设的实验课每32学时为1学分，毕业实习1周为1学分；学分的最小计量值为0.5学分。必修课成绩计算学分绩点，选修课成绩不计算学分绩点。各类别课程要求学分和比例情况如下：
课程类别
必修课学分
必修课比例（%）
选修课学分
选修课比例（%）
通识教育课程
30.5
16.35
10.5
52.5
专业基础课程
67
35.92
8.5
42.5
专业课程
53
28.42
1
5
毕业实习
36
19.31
0
0
合计
186.5
100
20
100
注：表中选修课学分是学生毕业必须获得的学分数。
（二）教学进程
详见智能医学工程必修课教学进程表、智能医学工程专业选修课教学进程表。
（三）课程教学目标贡献
详见智能医学工程专业必修课教学目标贡献表、智能医学工程专业选修课教学目标贡献表。
七、教学要求
（一）通识教育课程
通过开设通识教育课程，提升学生在英语、体育、国家安全教育、大学生职业发展与就业指导等方面的综合素质和全面技能，培养学生科学的价值观、崇高的人文精神和健全的人格，促进学生全面发展；将课程思政融入教学全程，培育爱党、爱国、爱社会主义的时代新人，培养学生的爱国主义精神及文化自信；通过将通识教育与学科特色、培养理念和校园文化的有机结合，培养学生较强的创新能力、开阔的国际视野和敏锐的洞察力，增强学生的国际竞争能力。
（二）专业基础课程
通过开设数理科学类、生物与医药科学类、计算机语言技术类的专业基础课程，培养学生数学、统计、计算机程序设计的思维逻辑能力，培养学生智能医学工程领域的基础理论、基本知识和基本技能；通过开设微积分、代数与几何、集合与图论等课程、培养学生良好的数学思维能力与统计分析技能；通过开设概率论与数理统计、生物统计学、数据结构、高级语言程序设计、Python语言程序设计等课程，培养学生运用统计学和算法技术解决抽象问题的能力和计算机编程语言的逻辑能力；通过开设分子组学基础、智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、药物组学资源等课程，使学生掌握医学与人工智能领域的专业知识，为后续的课程打下坚实的基础。
（三）专业课程
通过开设大数据信息技术类、算法与数据挖掘技术类、智能医学科学类的专业课程，培养学生的创新思维模式和综合能力，使学生掌握智能医学工程专业人才必须的基本理论、专业知识和实践技能；通过开设生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术等课程，培养学生的生物医学大数据获取、智能分析、可视化的科研思维；通过开设智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、科研论文写作与标书设计等课程，培养学生应用智能医学技术解决生物医学问题的思维和技术能力，使学生掌握必要的科研创新能力与团队合作沟通能力；通过开设智能医学工程导论、医学数字细胞（E-cell）分析技术、智能医学工程前沿进展等课程，使学生了解本专业的前沿科学技术和发展趋势，培养分析解决本专业范围内一般实际问题的能力。
（四）毕业实习
实行毕业设计导师负责制，为毕业年级学生配备副教授以上职称的专业教师担任毕业设计导师，为每一名学生量身定制一项专业课题，指导学生完成从课题立题、开题、中期考核、论文写作和论文答辩的全过程体验，鼓励学生发表科研论文、申报软件著作权。
（五）教学方法
优化课堂教学方式方法，发挥学生的主体作用，积极倡导讲座、讨论、实践报告等交互式教学方法。积极开展实践操作和实验应用课程，培养学生的动手能力和观察能力，让学生多动手操作，充分调动学生的主观能动性；积极利用多媒体课件、设计展板、参观等手段，增强教学过程中的感性认识；建立学生学习互助小组，同学间相互学习，相互帮助，共同提高。推行本科生导师组制，在学院选拔学历层次和学术水平高,具有优良师德师风的教师及教学管理人员担任本科生导师,负责了解学生学习需求,指导学生个性化教学计划的制订,协助进行学习过程的管理,开展人生导航,帮助学生健康成长。
加大实践教学比重，通过课外教学活动、实验室开放、项目开发、学科竞赛等多种形式，增强学生的实践能力、职业能力、创新创业能力，完善从专业认知、课程实训到综合设计、专业实践的多层次、递进式的实践教育体系。积极采用教师引导下的学生自主实践教学模式，鼓励教师以科研促教学，将科研成果有机融入实践课程的教学设计中，“专创融合”、“赛学融合”，指导学生独立发现问题、独立思考和解决问题，训练学生创新创业思维，为学生创新创业能力培养打下良好的基础。
（六）课程考核与评价
课程考核评价是检验学生学业的主要方式，也是促进教师和学生改进教与学的重要方法，使之更加科学化、合理化。应充分发挥考核的评价和导向作用，建立系统有效的综合考核评价体系，充分利用雨课堂、问卷星等智慧教学工具，实现由单一考核向多元考核转化。多元化考核主要包括过程性考核和终结性考核，原则上必修课程的过程性考核成绩占总成绩比例不高于50%，终结性考核成绩占总成绩比例不低于50%。在过程性考核基础上，积极运用形成性评价，及时反馈学生学习的即时效果，指导学生改进学习策略，提高学习效果。
过程性考核主要包括平时表现（课堂表现、随堂测试和平时作业等）、技能操作、实验实习情况等，重点考察学生的阶段学习效果、实际操作能力和职业素养。终结性考核主要以笔试为主，还可以包括技能操作和职业素养考核。实验类课程主要通过对学生的实验报告和实际操作能力的考核进行评价。学校统一组织各阶段综合考试。
八、毕业要求和学位授予
（一）毕业要求：完成人才培养方案规定的全部必修课程（含毕业实习、毕业考试），成绩合格；选修课程获得20学分，其中创新创业类学分获得4学分、艺术类学分获得2学分、劳动类学分获得2学分；通过毕业论文答辩；准予毕业。
（二）授予学位：符合学校学位授予有关规定，对符合学位授予条件者，授予工学学士学位。
九、其他说明
劳动教育主要依托《思想道德与法治》《马克思主义基本原理概论》《职业生涯与发展规划》《就业指导》和《大学生创业基础》等课程，讲授劳动教育相关内容32学时，引导教育学生树立正确的劳动观和就业择业观。
第二课堂活动是以育人为宗旨，以提高学生的基本技能和基本素质为重点，以丰富的资源和空间来展开的一系列活动。与第一课堂共同构成完整的育人体系，既是第一课堂的有益补充和延续，也是提高学生综合素质与能力的有效途径。将学生的各种课外活动与课内教学计划有机结合，充分发挥第二课堂在人才培养中的作用，全面提高学生的基本素质、动手能力和创新能力，为培养高素质人才打下坚实基础。
首都医科大学生物医学工程学院2023年度博士后人员招收公告
首都医科大学生物医学工程博士后科研流动站获批于2009年。
生物医学工程学科由生物医学仪器学、生物力学与康复工程学、生物医学信息学、临床工程学4个二级学科构成，是一级学科博士学位授权点，北京市重点学科。有北京市重点实验室1个，博士、硕士培养点1个，博士后流动站1个；国家特聘专家1人、北京市教学名师1人、俄罗斯自然科学院外籍院士1人、博士研究生导师13人。依托学校丰厚的医学资源，以“临床工程”和“康复工程”为特色，主要开展医学图像处理、植入式及可穿戴医学仪器、智能医学传感器、脑功能认知、检测技术与自动化装置、人工智能技术及应用、生物力学、人体活动与能量代谢、医学大数据挖掘等领域的研究与技术开发，先后承担欧盟合作项目、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、北京市自然科学基金、省部级项目及横向课题等多项科研项目。
“十四五”期间，学院继续推动优势学科和特色学科的发展，重点开展新学科方向（先进传感与柔性电子）的建设，形成以优势学科、特色学科与重点建设学科相结合的特色型学科体系。
一、招收条件
1、国内外高水平高校或高水平研究机构毕业并取得博士学位，获得博士学位原则上不超过2年，品学兼优，身心健康，年龄一般不超过35周岁的非在职人员；
2、近三年以第一作者在重要学术期刊发表研究论文至少1篇。
二、招收专业
具有生物医学工程或相关专业博士学位。
三、相关待遇
1、按学校中级岗位兑现工资待遇、缴纳五险一金；
2、提供集体宿舍；
3、根据全国博士后管理委员会相关政策，办理子女入托入学、升学和出站落户等事宜。
四、报名方式
申报者首先与意向导师沟通，导师同意后，学院进行资格审核、进站考核，考核通过者学院上报学校审批。
学院常年面向国内外招收博士后人员。
五、联系方式
联系人：叶老师
联系电话：010-83911560
邮箱：bmexzh@ccmu.edu.cn
合作导师简介
张旭教授
导师简介：
张旭，首都医科大学生物医学工程学院教授，博士生导师，北京市优秀教师。临床生物力学应用研究北京市重点实验室主任，中国研究型医院学会临床工程专业委员会主任委员，教育部生物医学工程类专业教学指导委员会委员，中国药品监督管理研究会医疗器械监管研究专业委员会副主任委员，国家医疗器械审评中心评审专家，中国电子学会生物医学电子分会委员。主要从事功能电刺激在癫痫治疗、脊髓损伤功能重建的方法研究，神经工程与脑功能认知，医学人工智能，医疗仪器研发。主持完成多项国家自然科学基金、国家自然科学基金重大仪器、国自然重点国际合作项目、北京市自然科学基金项目。2004年10月至2005年10月在美国匹兹堡大学做访问学者，参加多项美国NIH项目。与临床专家合作研发智能医疗设备。近三年，承担、完成多项国家及省部级科研课题，发表研究论文50余篇，获得国家发明专利、实用新型专利4项，出版专著与教材4部。
研究方向：神经工程与脑功能认知
招收人数：3人
招收条件：具有生物医学工程、材料工程、电子工程、康复工程、临床医学等相关专业背景。
谷宇教授
导师简介：
谷宇，俄罗斯自然科学院外籍院士（物理学部）；首都医科大学生物医学工程学院院长，教授，博士生导师；中国863计划项目首席科学家；中国人工智能学会教育工委会秘书长；“十四五”国家重点研发计划重点专项“智能传感器”指南终审专家；国家重点研发计划“增材制造与激光制造”、“先进技术”、“制造基础技术与关键部件”评审专家；国家自然科学基金委面上、重点项目，国家科技部重大项目评审专家。长期从事医学影像处理与分析、检测技术与自动化装置、人工智能技术及应用等方面的研究，主持完成国家863计划项目、国家重大/重点研发项目、国际合作重点专项、国家自然基金重点/面上项目、德国科学基金会项目等纵向项目20余项；发表SCI收录论文200余篇；授权发明专利23项，俄罗斯专利4项，德国专利2项；两项成果分别达到国际领先与国际先进水平；为相关企业创造效益8亿余元。获得中国国家教育部自然科学奖一等奖。
研究方向：医学影像处理与分析、检测技术与自动化装置、人工智能技术及应用
招收人数：2人
招收条件：具有传感器及微机电系统、人工智能技术、生物医学工程等相关专业背景。
杨智教授
导师简介：
杨智，首都医科大学生物医学工程学院教授、博士生导师，生物医学工程学院生物医学仪器学系主任，医学图像实验室负责人，在医学影像成像原理、人工智能医学图像处理与分析以及诊疗辅助机器人系统等方面与知名科研院所、医院及企业展开积极合作。发表学术论文50余篇，获国际专利授权4项。担任中国医药信息学会副理事长、北京光学学会光学成像专委会副主任委员、医学物理专委会委员、中欧医学创新与医学技术转化大会2019共同主席和2020年主席、2017年中日韩医药信息学年会中方共同主席等，IEEETMI、TIP和MedicalPhysics等专业期刊和国际会议评审专家、国家药监局医疗器械技术审评专家。曾任职东芝医疗系统美国研究院，主管CT图像质量并研发了低剂量CT影像AIDR3D技术（在各文献检索和搜索引擎均有大量检索）、血管介入导航3D-Roadmap技术和其它与图像质量以及应用相关的技术。
研究方向：医学影像成像原理、人工智能医学图像处理与分析、诊疗辅助机器人系统。
招收人数：1人
招收条件：具有图像处理、计算机视觉、信号处理、自动控制等相关技术背景。
李海云教授
导师简介：
李海云，首都医科大学生物医学工程学院教授，博导。中山医科大学,生物医学工程专业博士。新加坡国立大学,生物医学工程博士后。加州大学伯克利分校,神经科学研究中心,访问学者。约翰霍普金斯大学,医学院放射系,高级访问学者。
先后承担了国家自然科学基金和北京市自然科学基金、北京市教委科技计划重点项目、北京市教委面上项目、北京市优秀人才和基础临床基金重点等多项课题。从事医学影像计算与仿真、磁共振结构和功能成像计算分析、机器学习与医疗大数据计算分析、医学人工智能以及医学系统建模等研究工作。发表SCI论文50余篇。学术著作一部，参编十三五规划教材一部，参编英文书籍一部。国家发明专利3项和软件著作权20余项。担任了国家科技奖励、中华医学会科技成果、北京市科技成果等评审专家。《北京生物医学工程》副主编、《生物医学工程与临床》编委，
研究方向：磁共振结构和功能成像计算分析、深度学习与医疗大数据计算分析。
招收人数：2人
招收条件：具有医学影像计算与仿真，深度学习建模等相关专业背景。
张宽教授
导师简介：
张宽，首都医科大学生物医学工程学院教授、博士生导师，生物力学与康复工程学系主任。主要在两个研究方向上开展工作：1、围绕膝关节置换，从术前的步态、肌电、肌力、关节活动度、本体感觉、软组织形态学和关节面应力分布等的生物力学分析与评估，到基于力线、截骨角度、假体尺寸、假体植入位置和软组织平衡等的术前手术规划制定，再到术后的生物力学分析与评估和患者居家康复的远程监测和指导开展研究工作，从力学角度探索“最佳膝关节置换”；2、打造高精度的人体能量代谢测试系统，开发日常人体活动及其能量代谢的测量仪器和生物力学分析模型，专注能量代谢与疾病的关联研究，探究运动能量代谢在健康中的关键作用。具体方法包括生物力学建模、计算机数值仿真、人工智能、电生理实验（脑电和肌电）和实验测量等。所领导的首都医科大学人体生物力学与能量代谢实验室具有先进的生物力学和人体能量代谢测试平台，形成了从实验测量到数字仿真的一套完整的科研支持体系。主持了中国高等学校博士学科点专项科研基金项目（博导类）、国家自然科学基金等美国和中国多项国家级科研项目，发表论文130多篇。目前兼任北京市高校教师职务专业学术评议委员会医学组组长，中国老年医学会智慧医疗技术与管理分会常务委员，中国生物材料学会骨修复与器械分会委员，国家科技奖励办评审专家，中国药监局器械评审中心评审专家，中国航天员科学训练中心“航天营养与食品工程总装备部重点实验室”能量代谢研究方向PI,以及《北京生物医学工程》和《生物医学工程研究》编委等职。
研究方向：1、骨肌系统生物力学建模与仿真；2、人体日常活动与能量代谢。
招收人数：2人
招收条件：生物医学工程或力学专业博士（生物力学方向优先）。
钱秀清教授
导师简介：
钱秀清，首都医科大学生物医学工程学院教授，博士生导师。长期从事生物力学及力学生物学研究，现任中国生物医学工程学会生物力学专业委员会委员。研究兴趣集中在软组织力学特性、青光眼致病机理、眼底软组织受力分析及星形胶质细胞在力学作用下的响应等方面，承担多项国家级、北京市级自然科学基金项目。
研究方向：青光眼生物力学
招收人数：1人
招收条件：有生物力学或力学生物学研究背景
张海霞教授
导师简介：
张海霞，首都医科大学生物医学工程学院教授，博士生导师，首都医科大学生物医学工程学院副院长，临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室副主任，中国医药教育协会眼科装备促进分会委员，教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会华北地区工作委员会委员。从事眼生物力学与力学生物学方向的研究，主要关注角膜相关疾病及其临床诊疗手段中的力学问题。承担国家自然科学基金项目4项，曾获得北京市优秀人才项目、北京市教委青年骨干教师和青年拔尖人才项目资助。近年来，发表角膜生物力学相关论文20余篇；副主编教材1部，参编教材和专著3部。
研究方向：眼生物力学
招收人数：1人
招收条件：具有生物力学、生物医学工程等相关专业背景。
张楠教授
导师简介：
张楠，首都医科大学生物医学工程学院教授，博士生导师。2009年北京大学计算机科学与技术博士后流动站出站，2013年美国华盛顿大学访问学者。主要从事手术导航与医学图像处理研究，研究内容包括光学定位、手术路径规划、术前术中配准、医学图像特征提取等。以第一或通讯作者在OE等国内外期刊/国际会议发表研究论文40余篇；主持国家自然科学基金项目3项，北京市自然科学基金项目1项，北京市教委项目1项；授权发明专利2项。
研究方向：手术导航、医学图像处理
招收人数：1人
招收条件：具有医学、生物医学工程、计算机科学等相关专业背景。
陈卉教授
导师简介：
陈卉，首都医科大学生物医学工程学院教授，博士生导师。首都医科大学生物医学工程学院生物医学信息学学系主任，中国医药信息学会理论与教育专委会秘书长，国家药监局医疗器械技术评审中心统计专业审评专家。从事医学信息学领域研究，研究方向为电子病历数据挖掘算法及应用、多模态医学数据统一表示及融合。主持国家自然科学基金项目2项，北京市教委科技项目1项、北京市中青年骨干教师培养项目1项、参加国家科技部十三五传染病重大专项2项。发表研究论文100余篇，其中第一/通讯作者SCI论文28篇。
研究方向：医学多模态数据融合
招收人数：1人
招收条件：具有数据挖掘、深度学习、计算机视觉、医学图像处理等专业背景。