关于我
简介
我是一名研究生，在医学影像分析方面有一定经验。我的学术旅程始于本科阶段对计算机视觉与目标检测的探索，目前正进一步拓展到具身智能与神经科学等方向，例如脑机接口（BCI）以及与意识相关的计算研究。
教育背景： 人工智能与自适应系统硕士（Distinction，均分79），计算机科学与技术学士
学习重点： 医学人工智能、计算机视觉、具身智能、脑机接口、意识/DoC
经历： Kaggle竞赛（Top 4% 播客收听时间预测，Top 5% 卡路里消耗预测，Top 7% ECG图像数字化（铜牌）），“挑战杯”大学生竞赛、国家级大学生创新训练项目、4项软件著作权、1项发明专利申请
科研学习与参与
Machine Learning Identifies Exosome Features Related to Hepatocellular Carcinoma
Frontiers in Cell and Developmental Biology (2022) · DOI: 10.3389/fcell.2022.1020415
共同第一作者（位次第三）：负责机器学习分析流程的设计与实现；比较随机森林、SVM‑RFE、LASSO等方法，从高维外泌体数据中筛选并验证关键生物标志物。
Multi-omics and Machine Learning-driven CD8+ T Cell Heterogeneity Score for Prognosis
Molecular Therapy Nucleic Acids (2024) · DOI: 10.1016/j.omtn.2024.102413
作为机器学习技术支持，实现包括LASSO回归在内的多种算法，从多组学数据中识别与HNSCC预后相关的关键基因，并为CD8+T细胞异质性评分提供特征输入。
Using Multiomics and Machine Learning: Insights into Improving the Outcomes of Clear Cell Renal Cell Carcinoma via the SRD5A3-AS1/hsa-let-7e-5p/RRM2 Axis
ACS Omega (2025年6月) · DOI: 10.1021/acsomega.5c01337
实现完整的机器学习分析流程，识别并量化SRD5A3‑AS1/hsa‑let‑7e‑5p/RRM2信号轴在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中的预后价值，并参与单细胞与空间转录组分析验证。
部分项目经历
科研内容审查平台（NDA）
NDA联合项目：面向科研PDF与图像的端到端处理流程，覆盖内容抽取、相似度/去重检测、质量评估与完整性筛查，并生成便于审阅的可视化报告
Python | PyMuPDF | MinIO | Elasticsearch | 相似度检索 | 分割
多智能体文档工作流平台（NDA）
NDA实习项目：面向文档处理/审查的多角色智能体工作流；交付包含 OnlyOffice 预览、OCR解析服务与 Docker Compose 部署的系统
FastAPI | React/Vite | Docker Compose | OnlyOffice | 多智能体工作流 | RAG | MCP
多期CT + 临床数据融合建模
融合多期CT影像与结构化临床变量，用于诊断/预后等任务，关注稳健的特征融合与可解释性
PyTorch | 医学影像 | 多模态融合 | 可解释性
部分竞赛与获奖
预测播客收听时间竞赛
排名 116/3310（前4%） | Kaggle全球竞赛
预测卡路里消耗竞赛
排名 178/4316（前5%） | Kaggle全球竞赛
PhysioNet - ECG图像数字化竞赛
铜牌 | 排名 97/1424（前7%） | Kaggle全球竞赛
第18届“挑战杯”大学生竞赛
铜牌 | 浙江省
国家级大学生创新训练项目
国家级大学生科研创新项目