主要职责: 1、负责医学DR影像，基于深度学习算法的智能分析，完成模型的设计，训练、调参、测评。数据管理，标注。
2、专利撰写，外部高校合作沟通，项目对接。
成果:
1、在DR影像肺结节、肺结核等多个病症的检测模型中都获取很好的泛化。
2、南开大学人工智能实验室合作DR肺结核项目:
合作论文Arousing Computer-aided Tuberculosis Diagnosis中稿CVPR2020
3、提交DR图像肺结核筛查技术专利，专利已经受理。专利是一个基于DR肺结核影像多征象的多模型的融合技术。
项目:
 1、 2018.11~2019.2 DR影像肺结核分类项目:
目标: 实现DR影像肺结核与非结核的二分类任务。肺结核在DR中的影像表现为多态性和多分布性。基于医学的诊断，肺结核与DR中的多种征象相关，如结节、条索、积液、感染、肋膈角等九个征象。模型采用基于resnet50为特征提取网络多二分类网络，训练数据为多征象的DR胸片，训练模型得到一个具有DR征象特征提取功能的网络，然后固定特征提取层，添加一个二分类head，训练网络，实现结核与非肺结核的分类网络。模型的设计理念: 应用更多的DR数据训练一个泛化较好的特征提取网络。
 2、 2019.3~2019.5 知识图谱预研项目:
主导知识图的预研项目，调研知识图谱需要的知识体系，构建知识图谱需要的技术工具，理解知识图谱和AI关系，知识图谱中实体和关系，了解实体识别和关系抽取相关的NLP任务。项目中利用protégé工具，手工建立了一个基于钼靶乳腺影像的知识图谱，根据乳腺影像的知识指南抽取了实体和关系。并基于构建的知识图谱建立一个简单问答系统，可以回答相关的简单问题。此项目提交了知识图谱的预研报告，基于构建的知识图和问答系统demo程序。并在研发部展开一次知识图谱的分享会。
 3、 2019.5~2019.9 香港医管局DR项目:
是由香港医管局承办的DR影像征象识别比赛。包括: 结节（肿块）、感染、肺不张、积液、气胸、心影增大六个标签。其中结节（肿块）的检测识别准确率是比赛的重要依据。项目模型采用了图像检测任务中经典的retina-net网络，此网络结合resnext +FPN+FCN结构。图像检测任务的超参数较多，需要针对检测任务适当调整参数。网络结构的改进点在P3层增加了一个分割分支，能够提高检测精度。为了降低过拟合，提升模型的泛化能力，针对医学影像的特点，对图像增加了多种非线性单调变换，高斯模糊，噪声等augmentation，有效的提升了模型的测试结果。
 4、 2019.10~2019.12 DR肺结核检测项目:
此项目实现DR影像中肺结核检测识别，检测框架使用retina-net架构，针对肺结核任务调整参数。肺结核表现为多态性多分布，基于其影像表现，采用了多个标签检测模型的融合，结合肺结核、肺结节、感染、条索检测模型输出，基于各模型输出作为逻辑回归的输入特征，实现肺结核的二分类，输出肺结核的概率值。模型在公开的两个肺结核测试集合中，ChinaSet AUC=0.972，Mont TB AUC=0.983,肺结核模型参加国际STOPTB测试，在测试的30000+数据集上测试的AUC=0.85
 5、 2020.1~2020.3 DR肺野分割项目:
此项目实现DR胸片的肺野分割。模型设计采用经典的unet网络，同时加入了FPN的结构，上采样的每个阶段都有一个预测输出层，每层的预测都和GT计算loss并回传，这种结构可以减少肺野分割时肺内出现小空洞的现象。肺野分割任务dice可以达到0.99
 6、 2020.1~2020.3 CT新冠肺炎项目:
与南开大学人工作智能实验室合作开展的新冠肺炎分类与分割项目 ， 项目基于pytorch深度学习框架 ， 基于CT切片图像实现新冠肺炎的分类与分割任务。项目中负责南开大学提交模型的测试任务 ， 分类模型AUC在0.85 ， 肺炎分割效果较好。
对外成果:
 1、南开大学人工智能实验室合作DR肺结核项目:
合作论文Arousing Computer-aided Tuberculosis Diagnosis中稿CVPR2020
 2、提交DR图像肺结核筛查技术专利，专利已经受理。专利是一个基于DR肺结核影像多征象的多模型的融合技术。

主要职责: 1、负责新产品软件开发，老产品软件的维护升级，解决软件相关客户抱怨
2、医学图像后处理算法的开发实现升级。
3、软件项目规划，设计。软件开发人员的面试招聘。
项目:
 1、 2017.5~2018.8 DR图像自动拼接算法的开发，在OpenCV框架下，做图像的特征点检测，特征点匹配，特征点融合实现图像的自动拼接。DR图像后处理算法的升级，多分辨率框架下分解图像，对每层图像做相应增强降噪处理，再重构图像，达到增强降噪效果。
 2、 2015.~2017 .5 新版DR软件系统的开发，在.net框架下开发，系统进行模块化分解，采用MVC架构，WPF自定义控件。负责系统需求定义，模块分解。图像控件模块的编写，包括图像采集、处理、显示、存储、打印、拼接模块。
 3、 2014.12~2015.8 DR系统软件的维护，系统环境为C++ builder软件功能包括病例管理、采集曝光，图像处理显示，图像DICOM存储和传输；期间集成Varian平板、维护东芝平板、IRay平板、三星平板。维护CPI发生器、一举发生器。
 4、 2013.1~2014.12 3D数字乳腺机项目的开发设计，负责软件产品调研，需求定义，参与系统设计。此系统在.net框架下使用Form控件开发。负责二维乳腺图像处理算法，通过多分辨率图像处理实现乳腺图像的增强降噪，对比实现（金字塔分解算法，小波分解处理）达到临床要求。负责三维乳腺图像重建算法，使用滤波反投影算法，重建出乳腺的各层切片效果图。
 4、2011.7~1012.12 给GE公司OEM软件PS800（数字胃肠）的升级，负责升级软件需求分析，结构设计，编码的具体实现，编码的单元测试。使用delphi编程语言。

主要职能为: 数字X光成像（DR）系统中影像链开发与整合，包括: 图像数据的采集、预处理，后处理，图像的显示。
项目:
 1、图像处理控件开发。
功能: 系统影像链开发及整合，图像处理的算法开发，实现图像的各种显示效果等。开发语言: C++/CLI、VC、MFC。功能包括图像直方图分析，图像LUT设计，图像的坐标映射变换，图像放缩的插值计算，图像统计信息计算，图像中加入overlay。
 2、GPU编程加速图像处理算法。
功能: 利用GPU编程实现图像处理核心算法的加速。使用技巧: CUDA C对纹理操作、CUDA内核函数的编写。包括图像分解重构、滤波、计算图像的均值、方差、生成噪声模板，多幅图像的迭加去除运动模糊。
 3、坏点检测，遮光器检测。
功能: 图像中坏点、坏线的识别，遮光器的识别。应用方法图像的hough变换，高斯滤波，中值滤波算法。