我是宾波 (Bimble)，武汉理工大学计算机科学与技术学院的博士研究生，导师是李华教授。我的研究兴趣主要集中在人工智能、机器学习、计算机视觉以及深度学习在医疗图像分析中的应用。
目前，我正在从事基于深度学习的医学图像分割和分类研究，旨在开发高效、准确的算法，辅助医生进行疾病诊断。我的工作涉及卷积神经网络 (CNN)、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer 等先进模型。
在攻读博士学位期间，我已发表多篇学术论文，并参与了多项国家级和省部级科研项目。我热衷于开源社区，经常在 GitHub 上分享代码和工具。
提出了一种基于U-Net++的脑肿瘤自动分割方法，在BraTS数据集上取得了state-of-the-art的性能。
融合多模态医学影像数据，结合3D CNN和Transformer进行阿尔茨海默病早期诊断。
提出了一种自监督学习方法，在标注数据有限的情况下提升医学图像分类性能。
武汉理工大学
研究方向：基于深度学习的医学图像分析
平均成绩：3.8/4.0
武汉理工大学
论文：基于生成对抗网络的图像增强方法研究
武汉理工大学
平均成绩：3.6/4.0
研究如何融合MRI、CT、PET等多种医学影像数据，利用深度学习模型进行疾病诊断、分割和预后预测。
探索利用GAN进行低质量医学图像增强，提高图像分辨率和对比度，为后续分析提供更清晰的输入。
作为核心成员，负责深度学习模型的设计与实现，项目经费80万元。
与某智能制造企业合作，开发基于深度学习的工业产品表面缺陷检测系统，实现自动化质检。