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精通Python编程语言，具备丰富的算法开发经验。熟练掌握深度学习框架TensorFlow/PyTorch，熟悉医学影像处理技术（DICOM标准、图像预处理、特征提取）。擅长计算机视觉领域算法研发，包括目标检测（YOLOv5、Faster R-CNN）、图像分割（U-Net、Mask R-CNN）等技术。具备医疗AI产品化经验，熟悉胸部疾病检测、病灶分割、眼科疾病识别等场景的算法开发。熟悉医疗影像数据标注系统开发，掌握Web框架（Django/Flask）与数据库设计。

专注于医疗AI算法研发，主导多模态医学影像分析系统开发。主导胸部疾病检测算法研发，实现CT/X光影像的病灶自动识别与分割，准确率提升至92%。开发眼科疾病检测算法，支持多种眼底病变的自动诊断。设计医疗影像数据标注系统，采用Web框架实现多用户协作标注，提升数据处理效率40%。持续优化深度学习模型，通过数据增强与迁移学习技术提升小样本场景下的模型性能。

1. 医疗CT影像肺结节筛查系统：基于YOLOv5开发肺结节检测算法，采用数据增强与迁移学习提升小样本场景下的检测准确率，实现CT影像的自动化病灶识别与分割。

2. 胸部全疾病智能诊断系统：研发基于Faster R-CNN的胸部疾病检测算法，支持肺炎、结核等多类病变的自动识别，准确率提升至92%。

3. 医疗影像标注平台开发：采用Django框架构建Web标注系统，集成DICOM格式解析与多用户协作功能，提升数据处理效率40%。

4. 眼科疾病检测算法：开发基于U-Net的视网膜病变分割模型，实现糖尿病视网膜病变的自动识别，准确率提升至89%。