科研教学双轮驱动：应对生物医学成像领域的挑战与机遇

（文/周乾行）随着科技的进步和医疗需求的提升，生物医学成像领域的研究和应用日益广泛，为人类的健康事业作出了巨大贡献。然而，面对复杂多变的疾病类型和不断涌现的新技术，如何在保持技术创新的同时，实现科研成果的有效转化和应用，成为摆在该领域研究者面前的一大挑战。张亮老师，就是这众多研究者中的代表，她不仅是一位电子信息工程学院生物医学工程系的大学教师，还是一位生物医学成像领域的专家。

基于多年的教学经验与科研探索，张亮老师深知这一挑战的重要性和紧迫性。她通过不断地进行教学改革和科研创新，努力培养具有创新精神和实践能力的高素质人才，为该领域的发展注入了新的活力。同时，她也积极参与国内外的学术交流与合作，努力拓宽自己的学术视野和研究方向，为该领域的未来发展提供了更多的可能性和思路。张亮老师不断关注以及深化领域的发展，一直致力于从多个方向入手以更好地应对生物医学成像领域的挑战和机遇。

在教学方面，张亮老师非常注重教育教学的改革与创新。她认为高素质人才的培养是推动生物医学成像领域持续发展的关键。因此她打破传统，推行了一系列创新的教学方法和模式，自行编写了《医学成像技术》讲义，方便本专业学生学习使用；同时，作为“医学成像技术”线下一流课程和“面向人工智能的数字图像处理混合式教学设计与研究”教学改革研究项目等课程项目的参与者与推动者，张亮老师致力于将最新的科研成果和教学理念融入课程之中。她通过引入案例分析、讨论式教学等先进的教学方法和手段，激发学生的学习兴趣和主动性；同时，她还鼓励学生参与科研项目和实践活动，让学生在实践中锻炼自己的创新能力和解决实际问题的能力。

在科研方面，张亮老师始终保持着对新技术、新方法的敏锐洞察力和积极探索精神。她自主研发了“基于乳腺病理HSV智能辨识平台”“基于注意力机制与残差增强细胞核分割系统”“智能化穿戴式脉搏追踪单片机系统”以及“基于病理核分裂色度智能识别软件”等成果。其中，“基于乳腺病理HSV智能辨识平台”通过智能算法对病理图像进行高效处理与分析，能够准确识别出乳腺癌细胞的特征，为医生提供可靠的诊断依据，不仅提高了乳腺癌的诊断准确率，还大大减轻了医生的工作负担；“基于病理核分裂色度智能识别软件”通过智能算法对病理图像中的核分裂象进行自动识别与分类，大大提高了病理诊断的准确性和效率，为肿瘤的早期诊断与治疗提供了重要帮助。这些研究成果不仅提高了疾病的诊断准确率，还为个性化治疗方案的制定提供了重要依据。更重要的是，张亮老师更加注重科研成果的转化和应用，她积极与医疗机构和企业合作，推动科研成果向临床应用的转化，真正实现了科研成果的社会价值。

张亮老师的杰出贡献不仅体现在科研与教学上，更在于她对生物医学成像领域未来发展的深刻洞察和前瞻布局。她积极参与省重点科研项目、省专项科研项目和线下一流课程建设项目，以及多个校级教改项目；同时她也是中国医学工程学会和中国图形图像学会的会员，通过不断学习和研究专业领域的知识，张亮老师为生物医学和医学成像领域的发展做出了重要贡献。

随着智能化科技的提升和医疗需求的持续增长，生物医学成像领域将迎来更加广阔的发展前景。而医学成像领域也将取得快速的发展和创新，为医学诊断、治疗和研究提供有力的支持。因此，张亮老师表示她将继续保持对新技术、新方法的敏锐洞察和积极探索，为推动该领域的持续进步和人类的健康事业贡献自己的智慧和力量。我们共同期待着医学成像技术能够提供更准确、可靠的诊断结果，在促进医学领域进步中发挥越来越重要的作用。