机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
王教授是北京师范大学人工智能学院博士生导师，是我国虚拟现实与医学影像智能处理领域的领军学者。其学术生涯体现了多元化的跨学科特色：早期在脑与认知科学研究院的博士后经历了奠定了神经科学与认知塑造的基础，此后逐步将研究方向聚焦于虚拟现实技术（VR）与医学影像处理的交叉领域。
作为项目人，王教授主持国家级科研项目7项，其中2013年主持的“脑血管诊疗物联网电子健康平台”项目开创性的融合B样条曲线算法实现脑血管三维建模，相关成果获得国家科技进步二等奖。是，其团队在颅面形态信息学领域的研究（获北京市科学技术二等奖）成功构建了全球首个基于三维离散地标模型的颅面数据库，该成果被法医鉴定与考古复查领域验证，体现了基础研究向应用场景的深度转化能力。
在教学领域，王教授连续获得北师大“十佳班主任”“励捷优秀青年教师”等荣誉，其主讲的《计算机图形学》课程采用“理论推导-算法实现-临床验证”三位一体教学模式，课程案例库包含12类医学影像处理典型问题，这种强调学科交叉的教学理念与科研方向高度契合。
主要研究方向与成果分析
1.虚拟现实技术
团队在VR领域的研究提出了“基础算法创新-交互设备研发-临床应用验证”的完整链条：
· 基础模型层面，提出了球B样条曲线扩展理论（计算机辅助几何设计，2020），突破了传统B样条在三维空间脑建模的约束，该算法被用来实现血管分析（BMC医学成像封面论文）
· 硬件交互方面，开发基于肌电信号的虚拟现实控制系统（软件学报，2019），实现语音识别准确率达到92.7%
· 临床转化方面，与宣武医院合作构建脑血管手术模拟系统，术中导航间隙小于0.3mm
2. 医学图像处理
该方向研究具有如下技术特色：
1）多模态数据融合：提出异质马尔可夫随机场模型（IEEE Trans. NanoBioscience, 2020），在脑动脉瘤检测任务中实现敏感度98.2%
2）拓扑约束保持：开发隐马尔可夫模型血管标记算法（MICCAI 2017），解决血管分支连接点误判问题
团队构建的颅面数据库形态包含3万余例三维扫描数据，支持基于曲率相似度的法医学种族判定（Pattern Recognition, 2019）
3.机器学习方法创新
在传统机器学习框架中引入几何拓扑约束：
·提出粒子群优化-马尔可夫混合模型（神经计算，2015），将脑血管分割时间从小时级降至最低分钟级
·基于形状空间的鼻部曲线相似度开发（模式识别，2019），在身份识别任务中超越主流深度学习方法
研究方法与特色
王教授团队的核心方法论可实现“三维几何驱动的人工智能”：
1. 多学科深度交叉
·将微分几何中的曲率流理论引入脑血管分割
·运用拓扑数据分析（TDA）处理颅面形态学问题
·在深度学习框架中嵌入B样条基函数约束
2. 算法-硬件良好创新
典型案例是肌电信号交互系统研发：
· 前置：设计六轴惯性传感器以捕捉肢体运动
· 算法端：开发基于小波包分解的特征提取模型
· 反馈端：构建振动强度微分调节机制（虚拟现实，2020）
3. 临床问题导向研究
与天坛医院合作的动脉瘤检测系统研发流程：临床需求→构建血管网格模型→开发集成分类器（MICCAI 2019）→部署至DSA影像工作站→临床反馈复制
研究前沿与发展趋势
基于团队最新成果（2020-2023）的分析显示三大前沿方向：
1. VR与脑机接口融合：正在研发基于fNIRS的虚拟环境意识状态监测系统，计划将脑血氧信号实时反馈至VR场景
2. 医学影像精准分析：针对阿尔茨海默疾病早期诊断，开发多学科脑血管形态定量指标，已在ADNI数据集验证组间差异显着性（p<0.01）
3. 几何深度学习：最新预印本论文显示，团队正在构建基于黎曼流形的图模型网络，用于非刚性三维形状匹配
未来五年可能的技术突破点包括：
·虚拟操作系统中实时物理引擎的优化（目标延迟<5ms）
·基于联邦学习的多中心医学影像分析平台
·面向元宇宙的轻量化三维建模工具链开发
对有意申请教授课题组的建议
1. 能力储备建议
· 数学基础：重点强化微分几何、拓扑学基础，掌握B样条理论
· 编程能力：熟练使用VTK、ITK医学影像库，掌握CUDA工具优化
· 交叉知识：建议选修《计算神经科学》《生物力学》等课程
2. 科研经历提升
·优先参与医学影像处理相关项目，积累ITK-SNAP、3D Slicer使用经验
·在数学建模竞赛中选择拓扑优化类竞赛题，例如血管脑路径规划问题
·研读团队近三年MICCAI会议论文，重点关注算法临床转化路径
3. 申请材料准备
·研究计划重点建议：基于几何深度学习的血管网络分析/VR场景中的多模态交互优化
·需在夹中表示建议对团队研究脉络的理解，引用2019年模式识别论文的技术框架
·邮件联系时附上三维重建或优化算法相关的代码样例（GitHub链接）
4.时间规划参考
· 申请前6个月：完成VTK医学影像处理入门项目
· 申请前3个月：复现团队某篇SCI论文的核心算法
· 申请前1个月：撰写技术报告并征求专家意见
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
