斯坦福大学人工智能影像应用科研项目简介

斯坦福大学人工智能影像应用科研项目简介
Stanford University AI&Computer Vision Research

一、学校简介

 斯坦福大学在多个国内外大学排名中均在十强之列。其中，世界大学学术排名（ARWU）更是多年来都一直将其列作世界第二。斯坦福大学内各个学科在世界排名均处于领先地位，尤其在统计与运筹学、电气工程学、计算机科学、生物医学、商学、社会科学等多个学科领域拥有世界级的学术影响力。

二、项目简介

这个项目的目标是使用人工智能工具在图像中发现更多的信息详解。通常的相机用于医学影像摄影，这些图像呈现于不同的成像方式。该项目旨在通过提供必要的背景和工具，鼓励学生开发新的机器学习技术解决这些有挑战性的问题。更具体地说，主要包括：
1.自然图像恢复：关注如何恢复物体从嘈杂的自然图像中构造，例如，照片取自手机（图1）。
2.医学图像处理：发展途径提高医学图像的图像质量，可能对早期有重大影响疾病诊断（图2）。

三、项目说明

面向对象：欲以申请美国常青藤名校计算机、人工智能、生物工程、生物信息、医学统计、医学数学等相关专业的本科生、研究生以及部分成绩优秀的高中生；
软性背景：有一定的科研履历者优先； 
科研导师： 斯坦福生物医学工程实验室人工智能医学影像资深研究员
科研形式：远程线上科研，导师授课+研究实战结合，完成课题选题、搜集资料、数据分析、研究实践及报告撰写；
科研周期：
远程科研：学生与导师约定开始时间，线上交流进行科研学习和探讨，每期时间4-12周，具体根据学生完成任务的进度确定完成时间。
申请截止：滚动报名，先到先得；
科研主题：通过人工智能在图像中看到更多信息
项目学习纲要：
1.机器学习，特别是深度学习和图像恢复基础，利用数据生成假设测试信号特异性；
2.自然图像复原；
3.医学图像增强；
4.应用和开发方法来显著减少医疗环境中的图像伪影。
数学：具有基本编程技能，具备微积分和线性代数。
编程：学生应该能够理解基本的Python/Metlab。

四、科研收获

1. 浸入式的学术氛围，切身体会常春藤名校——通过参加紧张丰富的科研，学生能亲身体会精英学子们在这样的学术氛围下如何完成自身成长；
2. 极大拓宽学生视野，在世界一流的学术中心。处在这样一个学习氛围下，能够让学生拥有国际视野，了解到世界顶尖的学术研究课题和内容，从而对整个行业有更清晰的认知；
3. 学生将有机会与顶尖教授、学者零距离交流，获取该产业第一手现实资料；
4. 科研完成后，学生将会全面了解并体会到斯坦福大学的培养流程，并对专业有一个完整的认知，将对学生今后的专业选择或者人生规划帮助良多；
5. 提前感受并学习美式学术研究的方法和逻辑思维，预先为未来进入状态

五、选拔流程

1.提交报名表；
2.初审合格，签订协议，科研组择优⾯试；
3.⾯试通过后，发送录取确认书；
4.远程项目协调开始时间及项目研究准备；开始科研；
5.丰富的CV、PS履历；获得科研证书，表现优异者可获导师推荐信助⼒申请。