北京師範大學王教授頂尖課題組申請攻略

機構旨在為(wei) 大家提供更加全麵、深入的導師解析和科研輔導！每期我們(men) 會(hui) 邀請團隊的博士對各個(ge) 領域的教授導師進行詳細解析，從(cong) 教授簡介與(yu) 研究背景 / 主要研究方向與(yu) 成果分析 / 研究方法與(yu) 特色 / 研究前沿與(yu) 發展趨勢 / 對有意申請教授課題組的建議這五個(ge) 方麵，幫助大家更好地了解導師，學會(hui) 科研！

教授簡介與(yu) 研究背景

王教授是北京師範大學人工智能學院博士生導師，是我國虛擬現實與(yu) 醫學影像智能處理領域的領軍(jun) 學者。其學術生涯體(ti) 現了多元化的跨學科特色：早期在腦與(yu) 認知科學研究院的博士後經曆了奠定了神經科學與(yu) 認知塑造的基礎，此後逐步將研究方向聚焦於(yu) 虛擬現實技術（VR）與(yu) 醫學影像處理的交叉領域。

作為(wei) 項目人，王教授主持國家級科研項目7項，其中2013年主持的“腦血管診療物聯網電子健康平台”項目開創性的融合B樣條曲線算法實現腦血管三維建模，相關(guan) 成果獲得國家科技進步二等獎。是，其團隊在顱麵形態信息學領域的研究（獲北京市科學技術二等獎）成功構建了全球首個(ge) 基於(yu) 三維離散地標模型的顱麵數據庫，該成果被法醫鑒定與(yu) 考古複查領域驗證，體(ti) 現了基礎研究向應用場景的深度轉化能力。

在教學領域，王教授連續獲得北師大“十佳班主任”“勵捷優(you) 秀青年教師”等榮譽，其主講的《計算機圖形學》課程采用“理論推導-算法實現-臨(lin) 床驗證”三位一體(ti) 教學模式，課程案例庫包含12類醫學影像處理典型問題，這種強調學科交叉的教學理念與(yu) 科研方向高度契合。

主要研究方向與(yu) 成果分析

1.虛擬現實技術

團隊在VR領域的研究提出了“基礎算法創新-交互設備研發-臨(lin) 床應用驗證”的完整鏈條：

· 基礎模型層麵，提出了球B樣條曲線擴展理論（計算機輔助幾何設計，2020），突破了傳(chuan) 統B樣條在三維空間腦建模的約束，該算法被用來實現血管分析（BMC醫學成像封麵論文）

· 硬件交互方麵，開發基於(yu) 肌電信號的虛擬現實控製係統（軟件學報，2019），實現語音識別準確率達到92.7%

· 臨(lin) 床轉化方麵，與(yu) 宣武醫院合作構建腦血管手術模擬係統，術中導航間隙小於(yu) 0.3mm

2. 醫學圖像處理

該方向研究具有如下技術特色：

1）多模態數據融合：提出異質馬爾可夫隨機場模型（IEEE Trans. NanoBiosescience, 2020），在腦動脈瘤檢測任務中實現敏感度98.2%

2）拓撲約束保持：開發隱馬爾可夫模型血管標記算法（MICCAI 2017），解決(jue) 血管分支連接點誤判問題

團隊構建的顱麵數據庫形態包含3萬(wan) 餘(yu) 例三維掃描數據，支持基於(yu) 曲率相似度的法醫學種族判定（Pattern Recognition, 2019）

3.機器學習(xi) 方法創新

在傳(chuan) 統機器學習(xi) 框架中引入幾何拓撲約束：

·提出粒子群優(you) 化-馬爾可夫混合模型（神經計算，2015），將腦血管分割時間從(cong) 小時級降至最低分鍾級

·基於(yu) 形狀空間的鼻部曲線相似度開發（模式識別，2019），在身份識別任務中超越主流深度學習(xi) 方法

研究方法與(yu) 特色

王教授團隊的核心方法論可實現“三維幾何驅動的人工智能”：

1. 多學科深度交叉

·將微分幾何中的曲率流理論引入腦血管分割

·運用拓撲數據分析（TDA）處理顱麵形態學問題

·在深度學習(xi) 框架中嵌入B樣條基函數約束

2. 算法-硬件良好創新

典型案例是肌電信號交互係統研發：

· 前置：設計六軸慣性傳(chuan) 感器以捕捉肢體(ti) 運動

· 算法端：開發基於(yu) 小波包分解的特征提取模型

· 反饋端：構建振動強度微分調節機製（虛擬現實，2020）

3. 臨(lin) 床問題導向研究

與(yu) 天壇醫院合作的動脈瘤檢測係統研發流程：臨(lin) 床需求→構建血管網格模型→開發集成分類器（MICCAI 2019）→部署至DSA影像工作站→臨(lin) 床反饋複製

研究前沿與(yu) 發展趨勢

基於(yu) 團隊最新成果（2020-2023）的分析顯示三大前沿方向：

1. VR與(yu) 腦機接口融合：正在研發基於(yu) fNIRS的虛擬環境意識狀態監測係統，計劃將腦血氧信號實時反饋至VR場景

2. 醫學影像精準分析：針對阿爾茨海默疾病早期診斷，開發多學科腦血管形態定量指標，已在ADNI數據集驗證組間差異顯著性（p<0.01）

3. 幾何深度學習(xi) ：最新預印本論文顯示，團隊正在構建基於(yu) 黎曼流形的圖模型網絡，用於(yu) 非剛性三維形狀匹配

未來五年可能的技術突破點包括：

·虛擬操作係統中實時物理引擎的優(you) 化（目標延遲<5ms）

·基於(yu) 聯邦學習(xi) 的多中心醫學影像分析平台

·麵向元宇宙的輕量化三維建模工具鏈開發

對有意申請教授課題組的建議

1. 能力儲(chu) 備建議

· 數學基礎：重點強化微分幾何、拓撲學基礎，掌握B樣條理論

· 編程能力：熟練使用VTK、ITK醫學影像庫，掌握CUDA工具優(you) 化

· 交叉知識：建議選修《計算神經科學》《生物力學》等課程

2. 科研經曆提升

·優(you) 先參與(yu) 醫學影像處理相關(guan) 項目，積累ITK-SNAP、3D Slicer使用經驗

·在數學建模競賽中選擇拓撲優(you) 化類競賽題，例如血管腦路徑規劃問題

·研讀團隊近三年MICCAI會(hui) 議論文，重點關(guan) 注算法臨(lin) 床轉化路徑

3. 申請材料準備

·研究計劃重點建議：基於(yu) 幾何深度學習(xi) 的血管網絡分析/VR場景中的多模態交互優(you) 化

·需在夾中表示建議對團隊研究脈絡的理解，引用2019年模式識別論文的技術框架

·郵件聯係時附上三維重建或優(you) 化算法相關(guan) 的代碼樣例（GitHub鏈接）

4.時間規劃參考

· 申請前6個(ge) 月：完成VTK醫學影像處理入門項目

· 申請前3個(ge) 月：複現團隊某篇SCI論文的核心算法

· 申請前1個(ge) 月：撰寫(xie) 技術報告並征求專(zhuan) 家意見