AI for Imaging：深入优化超声CT的信号采集策略与图像重建算法，显著提升成像质量与重建速度，突破传统物理模型在复杂组织环境下的精度瓶颈。
多模态、多尺度的组织参数成像：聚焦力学、声学、光学等交叉学科的融合研究，发掘新型生物力学或光声学biomarker，从影像层面深入揭示组织结构与病理机制之间的关联关系，为临床诊断、疗效评估和疾病分型提供更丰富的量化指标和决策支持。
相关专业：生物医学工程、力学、数学、声学、机械工程、物理、计算机、电子信息等
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Date of Employment:2025-05-21
School/Department:Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University
Contact Information:hongxianglin@buaa.edu.cn
Status:Employed
Academic Titles:Associate Research Fellow
Alma Mater:The University of Tokyo
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