随着国务院印发《新一代人工智能发展规划》和卫计委出台《人工智能辅助诊断技术管理规范(2017年版)》，基于人工智能图像分析技术的智能辅助诊断软件将在日常的诊疗中扮演越来越重要。病理诊断是疾病诊断中的“金标准”，尤其是在肿瘤确诊中，病理诊断极其重要，病理科诊断水平决定了医院诊疗水平。传统上病理医生借助显微镜观察病理切片上的细胞学和组织学病变确定疾病类型，阅片效率低，信息传递困难。随着数字病理成像技术的普及，存档的数字化病理图像形成了丰富的数据集，将这些数据集与人工智能（AI）等新兴的计算机算法和计算机强大的运算能力相结合，形成人工智能辅助诊断软件，可以帮助病理医生做出快速、准确、重复性高的病理诊断。本项目旨在研发一系列可用于数字病理图像分析的人工智能技术，包括图像的分割、检测、超分辨等等，并将开发的技术应用于肿瘤疾病、代谢性疾病、免疫疾病等各类疾病的诊断与预后预测，造福广大患者。 工作内容：研发及优化现有数字病理图像中的检测、分割及分类等算法； 对现有模型进行减枝，压缩模型大小，提高运行速度； 设计多线并行预算方案,缩减图像预测所需耗时； 将生成的模型进行部署上线；

岗位要求：

1、熟悉计算机视觉、图像处理、深度学习等相关技术，了解经典网络结构和特点；

2、有使用深度学习框架的经验，能熟练使用tensorflow/keras、pytorch等框架进行模型的训练与调优； 3、至少熟练掌握一种语言Python/C++/Matlab，并进行算法研发与测试； 4. 良好的需求理解能力和沟通能力，具有一定的英文水平。