今天我们将带大家深入解析代尔夫特理工大学 生物医学工程学系的博士生导师Prof.Beekman，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
教授是生物医学成像领域的杰出科学家，其研究兴趣主要集中在以下几个方面：
1. 高精度医学成像技术
教授专注于开发先进的医学成像设备，特别是在单光子发射计算机断层扫描（SPECT）和正电子发射断层扫描（PET）技术方面有突出贡献。他通过改进探测器设计和图像重建算法，显著提高了这些技术的分辨率和灵敏度。
多针孔准直器（multi-pinhole collimator）技术是教授研究的重点之一，他开发的扫描聚焦核显微镜（scanning focus nuclear microscope）结合多针孔准直实现了超高分辨率成像。这种技术使得分子水平的生物结构可以被更清晰地观察，为疾病研究和药物开发提供了重要工具。
2. 混合光子成像技术
教授致力于将不同的成像模态整合在一起，创建混合光子成像设备（hybrid photonic imaging devices）。例如，U-SPECT-BioFluo平台集成了放射性核素、生物发光和荧光成像功能，为生物医学研究提供了多维度的观察视角。
3. 人工智能在核医学成像中的应用
随着人工智能技术的发展，教授将深度学习方法引入核医学成像领域。例如，他利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）开发了自动衰减图估计方法，从单一SPECT数据中提取衰减信息，简化了脑灌注扫描的流程。
4. X射线CT成像优化
教授在X射线计算机断层扫描（CT）领域也有重要贡献，主要集中在优化图像重建算法和减少散射伪影（scatter artifact）方面。他提出的高效蒙特卡洛（Monte Carlo）方法能有效减少锥束微CT中的散射伪影，提高图像质量。
精读教授所发表的文章
1. A scanning focus nuclear microscope with multi-pinhole collimation"（2023）
教授与合作者介绍了一种新型扫描聚焦核显微镜，该技术使用多针孔准直器显著提高了核医学成像的分辨率。这一创新为细胞和分子水平的生物过程研究提供了强大工具。
2."Glymphatic-enhanced brain delivery of nanoparticles: A new therapeutic approach"（2023）
教授探索了利用淋巴系统增强纳米粒子向大脑递送的新方法，以及使用放射性标记抗体进行体内感染植入物靶向治疗的可能性。
3. "Convolutional neural network based attenuation correction for 123I-FP-CIT SPECT with focused striatum imaging"（2021）
论文展示了如何利用卷积神经网络从SPECT数据自动生成衰减图，简化临床工作流程并提高图像质量。
4. "Positron Range-Free and Multi-Isotope Tomography of Positron Emitters"（Phys Med. Biol. 2021）
教授提出了一种无需考虑正电子射程的多同位素断层成像技术，这为同时研究多种生物过程提供了可能。
5."Characterization of a multi-pinhole molecular breast tomosynthesis scanner"（Phys Med. Biol. 2020）
文章中探索了多针孔分子乳腺断层合成技术（Molecular Breast Tomosynthesis），旨在提高乳腺癌的早期检测率。
教授的学术地位
1. 学术成就与贡献
教授是一位多产的科学家，共发表了约165篇同行评审论文和多个章节的著作，同时也是超过20个专利家族的发明者。他的研究成果不仅在理论上具有创新性，而且成功地转化为实际应用，显著推动了生物医学成像领域的发展。
2. 行业影响力与商业转化
教授是MILabs BV公司的创始人，该公司专注于开发和销售高性能成像系统。从2006年到2021年，他担任MILabs的CEO，直到成功将公司出售给日本的Rigaku公司。这表明他不仅是一位杰出的科学家，还是一位成功的企业家和创新者。
目前，教授与其团队在代尔夫特理工大学和MILabs开发的系统已被全球许多顶尖生物医学研究机构采用，包括学术机构和大型制药公司。这些系统促成了许多重要发现，并支持新型示踪剂和药物的开发。
3. 学术奖项与荣誉
教授获得了众多奖项，彰显其在学术界的卓越地位：
- 世界分子成像学会（World Molecular Imaging Society）2018年度创新奖
- 2017年Edward Hoffman纪念奖
- 世界分子成像学会2015年度创新奖
- 2013年FOM增值奖（Valorization Award）
- 2010年代尔夫特理工大学企业家奖
- 2021年Bruce Hasegawa纪念奖
此外，教授还担任生物医学工程和IEEE医学影像事务（IEEE Transaction on Medical Imaging）的董事会成员，这进一步证明了他在学术界的影响力。
有话说
了解教授的研究背景后，如果想要吸引教授的注意并建立学术联系，可以从以下几个方面展开思考：
1. 多模态成像技术的进一步整合
教授的研究表明，将不同成像模态整合可以获得更全面的生物信息。一个潜在的研究方向是探索如何将功能性核医学成像（如SPECT和PET）与结构性成像（如CT和MRI）以及光学成像（如荧光和生物发光）更紧密地整合，同时开发更智能的数据处理算法，实现多模态数据的自动配准和融合分析。
2. 人工智能在医学成像中的深度应用
随着深度学习技术的迅速发展，可以探索如何将最新的人工智能技术应用于医学成像的各个环节，包括图像获取优化、重建、后处理、自动分割和定量分析等。特别是，可以研究如何利用生成对抗网络（GAN）、强化学习等新型算法解决核医学成像中的特定问题，如低剂量成像质量提升、运动伪影校正等。
3. 靶向示踪剂与精准治疗的结合
教授对放射性标记抗体靶向感染植入物的研究表明，他关注将成像技术与靶向治疗相结合的方向。一个潜在的研究项目是开发新型"诊疗一体化"（theranostic）示踪剂，能够同时实现精准诊断和靶向治疗，特别是在肿瘤、神经退行性疾病和感染性疾病等领域。
4. 微纳尺度成像与生物学基础研究的结合
教授开发的超高分辨率核显微镜为细胞和亚细胞水平的研究提供了工具。可以探索如何将这一技术与现代生物学研究方法（如单细胞测序、蛋白质组学等）结合，深入研究分子水平的生物学机制，特别是在疾病发生、发展和治疗过程中的分子变化。
5. 医学成像技术的临床转化研究
教授在将科研成果转化为临床应用方面有丰富经验。可以提出研究计划，探索如何将实验室中开发的先进成像技术更快速、更有效地应用于临床实践，例如开发针对特定疾病的专用成像方案、简化操作流程、降低设备成本等，促进高端医学成像技术在临床中的普及应用。
博士背景
Darwin，985生物医学工程系博士生，专注于合成生物学和再生医学的交叉研究。擅长运用基因编辑技术和组织工程方法，探索人工器官构建和个性化医疗的新途径。在研究CRISPR-javascript:void(0)Cas9系统在干细胞定向分化中的应用方面取得重要突破。曾获国家自然科学基金优秀青年科学基金项目资助，研究成果发表于《Nature Biotechnology》和《Biomaterials》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
