岗位职责
算法研发与实现
负责 CT 成像系统的核心重建算法研发，包括 FBP/FDK/ASSR/Katsevich、迭代重建（SART/OS-SART/MBIR等）方法。
开发低剂量、金属伪影校正、散射校正、光子饥饿等特殊场景下的重建算法。
探索双能/多能 CT 的图像分解与重建方法。
性能优化与加速
使用 CUDA/GPU 并行计算或多线程技术优化重建性能，提升实时性。
分析性能瓶颈，对数据存储、内存访问、插值与卷积等环节进行优化。
支持算法在嵌入式平台或服务器端的部署与加速。
工程实现与验证
将研究原型算法迁移为稳定、可交付的 C++ 工程代码。
搭建并维护 CT 重建软件模块，确保可复用性与可扩展性。
根据实验与实机数据，评估算法性能与成像质量，并进行调优。
跨团队协作
与硬件团队协作，基于系统参数（几何校准、探测器特性、能谱等）进行算法适配。
与应用/识别算法团队合作，提供高质量的三维重建数据作为输入。
输出技术文档和报告，支撑研发、测试与认证流程。
任职要求
学历背景：医学影像学、计算机科学、应用数学、物理、电子工程等相关专业，硕士及以上优先。
专业技能：
扎实的 CT 成像物理与数学建模基础，熟悉投影/反投影、滤波、迭代优化方法。
熟悉常见重建算法（FDK、SART、MBIR 等）及其数学原理。
熟练掌握 C++ 编程，熟悉 MATLAB 或 Python 进行算法原型验证。
具备 CUDA/GPU 编程经验，了解内存优化和并行加速。
加分项：
熟悉图像处理与正则化方法（TV、稀疏约束等）。
有发表 CT/成像相关论文或参加过相关项目研发。
软技能
逻辑严谨，具备良好的数学推导和工程实现能力。
注重结果一致性和系统稳定性，能够进行跨学科合作。
积极主动，能独立完成任务并推动问题解决。