美国哥伦比亚大学机械工程系全奖博士招生 | Prof. Dong

导师简介

如果你想申请美国哥伦比亚大学 机械工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析哥伦比亚大学的Prof.Dong的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授现任美国哥伦比亚大学（Columbia University）机械工程系助理教授。教授的学术背景极为扎实，她于2021年在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）材料研究所获得博士学位，随后加入英国剑桥大学电气工程系担任博士后研究员。她的杰出研究表现为她赢得了2021年瑞士国家科学基金会（Swiss National Science Foundation, SNSF）早期博士后流动性奖学金和2023年玛丽·斯克沃多夫斯卡-居里（Marie Sklodowska-Curie）博士后奖学金这两项极具声望的国际学术荣誉，体现了她在国际学术界的影响力。

研究领域

教授的研究兴趣广泛且高度跨学科，主要集中在以下几个相互关联的领域：

1. 软功能材料（Soft Functional Materials）：教授在这一领域探索新型材料的设计与合成，特别是能够响应外部刺激（如电信号、温度变化等）并表现出可控形变或功能变化的软材料。这些材料是实现可适应性神经接口的基础。
2. 生物电子医学（Bioelectronic Medicine）：这一新兴领域是教授研究的核心，她致力于开发能够读取和调节神经系统电信号的设备，为神经系统疾病提供药物之外的治疗选择。
3. 神经接口（Neural Interfaces）：作为生物电子医学的关键组成部分，教授专注于开发能够与神经系统稳定、安全交互的接口技术，研究如何提高这些接口的生物相容性、长期稳定性和信号传输效率。
4. 软机器人与执行器（Soft Robotics and Actuators）：教授将软机器人技术与生物电子学相结合，研发能够精确响应电信号并产生可控机械运动的软执行器，这些执行器可用于构建适应性神经接口。
5. 生物材料（Biomaterials）：她研究能够与生物组织和环境长期和谐共存的材料，这对于开发植入式设备至关重要。
6. 先进制造（Advanced Manufacturing）：教授利用创新制造技术，如3D打印、微流体技术等，制造具有复杂结构和功能的微型生物电子设备。
7. 生物传感器（Biosensors）：她还研究开发能够检测和监测生物信号的传感器技术，这些传感器是实现闭环神经调节的关键组件。

教授的研究独特之处在于她能够将材料科学、机械工程、电气工程、微工程和神经工程等多学科技术融为一体，开发出具有革命性的软多功能设备，这些设备能够改变形状并感知人体内的状况，从而实现亲密、可调节且微创的神经接口和高精度闭环神经调节。

研究分析

1."Elongated microstructured capacitive sensor"（2025）这项专利描述了一种新型细长微结构电容传感器，该传感器可能用于检测微小的机械变形或压力变化。作为共同发明人，教授展示了她在微型传感技术方面的创新能力。该传感器可能在神经接口中用于感知神经或周围组织的微小变化，为闭环神经调节提供关键输入信号，同时其细长的形状设计使其特别适合与纤细的神经结构配合使用。

2."Multimaterial Shape Memory Polymer Fibers for Advanced Drug Release Applications"

（Advanced Fiber Materials, 2025）在这篇论文中，教授与合作者一起研究了多材料形状记忆聚合物纤维在高级药物释放应用中的潜力。通过整合不同功能的聚合物材料，他们开发出了能够在特定条件下改变形状并释放药物的智能纤维。这项研究拓展了形状记忆材料在生物医学领域的应用，为可控药物递送系统提供了新思路。该技术有望与神经接口结合，实现局部药物递送与电刺激的协同治疗。

3."Recent Advances in Stimuli-Responsive Materials and Soft Robotic Actuators for Bioelectronic Medicine"

（Advanced Materials, 2025）这篇综述论文详细梳理了刺激响应材料和软机器人执行器在生物电子医学中的最新进展。作为第一作者，教授展示了她在该领域的深厚专业知识和前瞻性视野。文章讨论了各种响应电、光、热等刺激的智能材料如何被用来开发新一代生物电子设备，以及这些技术在治疗神经系统疾病中的应用潜力。这篇综述为该领域的研究者提供了宝贵的参考资源。

4."Recent advances in stimuli-responsive materials for intelligent electronics"

（Materials Today Electronics, 2025）这篇论文探讨了刺激响应材料在智能电子设备中的最新应用进展。教授作为合作者，共同审视了从柔性显示屏到穿戴式设备等多种应用中智能材料的创新使用。文章特别关注了这些材料如何改善设备的功能性、用户体验和可持续性，为新一代人机接口技术指明了方向。

5."Self-Healing Electronic Textiles for Continuous Health Monitoring"

（Advanced Functional Materials, 2024）在这项研究中，教授开发了具有自修复能力的电子纺织品，能够承受日常穿着过程中的反复机械应变并保持功能稳定性。这些纺织品集成了微型传感器阵列，可持续监测多种生理参数，包括心电信号、肌电信号等。该研究展示了将自愈合材料与电子纺织品相结合的创新方法，为可穿戴健康监测技术提供了耐用性解决方案，同时也为神经信号的非侵入性采集提供了新平台。

6."Voltage-Controlled Shape-Morphing in Implantable Neural Interfaces"

（Nature Biomedical Engineering, 2024）这是教授在剑桥大学期间的开创性工作，她成功开发出能够在低于1伏电压下改变形状并包裹神经的植入式神经袖带。这种创新设计消除了神经接口中传统手术缝合或粘合剂的需求，大大减少了手术创伤和炎症反应。该研究首次将电化学执行器与生物电子学相结合，为适应性神经接口开辟了新途径。实验证明，这种自适应神经袖带能够提高神经记录和刺激的信号质量和稳定性，同时减少长期植入的不良反应。

项目分析

1.软生物电子学用于最小侵入性神经调节项目

这个项目旨在开发能够以最小侵入方式与神经系统交互的软生物电子设备。教授利用她在软功能材料和微电子学领域的专业知识，设计出能够适应神经组织形态并减少机械不匹配的柔性接口。项目成功开发了几种原型设备，包括能够在体内自动调整形状的神经袖带，以及集成微流体通道的多功能神经电极。这些设备显著减少了植入后的炎症反应，提高了长期稳定性和生物相容性。项目成果为治疗难治性癫痫、帕金森病等神经系统疾病提供了新方法，目前已进入前临床评估阶段。

2.闭环神经调节系统用于精准神经调控项目

这个由欧盟资助的项目探索了将实时生理感知与自适应神经刺激相结合的闭环系统。教授负责开发能够同时进行神经信号记录和刺激的多功能电极阵列，以及能够根据记录到的神经活动自动调整刺激参数的算法。项目创新性地将机器学习技术与生物电子学相结合，实现了对异常神经活动的早期检测和精准干预。初步的动物实验结果显示，与传统开环系统相比，闭环系统能够更有效地抑制癫痫样放电，同时显著降低能量消耗和副作用。这一项目为个性化精准医疗提供了技术基础。

3.多功能纤维电子学用于可穿戴健康监测项目

在这个项目中，教授将她的纤维制造专业知识应用于开发可以无缝集成到日常纺织品中的电子系统。项目开发了一系列多功能电子纤维，这些纤维能够感知多种生理参数（如心率、呼吸、肌肉活动等），同时保持纺织品的柔软性和舒适性。创新点在于这些纤维还具有自修复和能量收集能力，能够在日常使用中承受反复机械应变并自供能。这些"智能纺织品"为慢性病患者提供了连续健康监测的非侵入性解决方案，特别适用于需要长期神经活动监测的患者。项目已经与几家医疗技术公司建立合作，推动技术商业化。

研究想法

1. 双向生物降解神经接口系统

研究立意：开发一种具有双向功能（记录和刺激）的完全可降解神经接口，用于临时性神经监测和调节，如术后神经功能恢复监测或急性疼痛管理。

创新点：

• 设计具有可编程降解时间线的分层结构，使不同功能单元（电极、电路、封装）按照预设顺序降解
• 整合导电性可降解聚合物与压电可降解材料，实现无电池的机械能收集和储存
• 开发基于降解动力学的自动功能转换机制，使设备能够在不同降解阶段自动切换功能模式
• 设计可降解无线通信模块，实现植入后的远程数据传输和参数调整

可行性分析：教授在软材料和神经接口方面的专业知识为这一研究提供了坚实基础。可降解电子学是一个新兴但快速发展的领域，已有多种可降解导电材料和电子元件的成功案例。结合她在刺激响应材料和执行器方面的专长，开发具有时序控制降解功能的系统是技术可行的。

2. 仿生微血管网络集成的自维持神经接口

研究立意：设计一种集成仿生微流体网络的神经接口，模拟自然血管系统，用于长期植入设备的能源供应、药物递送和废物清除。

创新点：

• 开发具有分级结构的三维微流体网络，模仿自然血管系统的分支和融合模式
• 设计基于离子浓度梯度的生物电池系统，利用体液中的生化能源实现自供能
• 整合刺激响应水凝胶作为"人工血管壁"，能够控制物质交换和响应异常条件
• 建立闭环药物递送系统，根据实时记录的神经信号自动调节药物释放剂量和时间
• 开发微型净化单元，清除设备周围的炎症因子和细胞碎片，延长设备使用寿命

可行性分析：这一概念结合了教授在微流体系统、功能性材料和神经接口方面的专长。微流体技术和3D打印已经足够成熟，可以制造复杂的仿生微血管网络。生物电池和刺激响应水凝胶也有相当的研究基础。主要挑战在于系统集成和长期稳定性，但这恰恰是教授研究的核心领域。

3.形态编程神经接口阵列

研究立意：开发一种具有多重可编程形态变化能力的神经电极阵列，能够根据需要精确调整位置、方向和接触压力，以优化信号采集和刺激效果。

创新点：

• 设计具有多种独立可控执行单元的微型电极阵列，每个单元能够单独调整位置
• 开发多模态驱动机制，包括电化学、热响应和磁响应执行器的协同工作
• 建立基于神经信号质量反馈的自动形态优化算法，实时调整电极布局
• 创建层次化控制系统，从单电极微调到整体阵列重构
• 整合快响应和慢响应执行机制，分别用于急性调整和慢性适应

可行性分析：教授在电化学执行器和形态变化神经接口方面已有成功案例，为这一研究提供了技术基础。多模态驱动机制可以解决单一驱动方式的局限性，提高系统的适应性和鲁棒性。挑战在于微型执行器的精确控制和长期可靠性，但可以通过材料创新和控制算法优化来解决。

4. 神经-电子共适应接口系统

研究立意：开发一种能够与神经组织协同演化的接口系统，通过材料特性和电子功能的动态调整，实现接口与神经组织的长期共适应。

创新点：

• 设计具有可控表面特性的电极材料，能够根据局部微环境调整刚度、多孔性和表面化学
• 开发神经胶质反应监测系统，实时评估异物反应和神经炎症水平
• 建立基于机器学习的神经可塑性预测模型，根据神经活动模式变化调整刺激参数
• 创建神经-电子协同学习协议，使神经网络和电子系统能够相互适应，共同优化信息传递
• 整合生物活性因子控释系统，促进有益的神经重塑和抑制不良的胶质瘢痕形成

可行性分析：这一概念将教授的材料科学专长与神经科学的前沿进展相结合。虽然完全理解和控制神经可塑性仍面临挑战，但基于当前对胶质反应和神经适应机制的了解，已经可以开发初步的共适应系统。这一研究方向可能需要与神经科学家和机器学习专家合作，恰好符合教授跨学科研究的特点。

申请建议

1. 学术背景准备

• 跨学科知识体系构建：教授的研究高度跨学科，申请者应具备扎实的多学科基础。除了机械工程核心课程外，还应掌握材料科学（特别是软材料和智能材料）、电子学基础、微流体技术和生物医学工程等相关知识。通过选修课程、在线学习平台（如Coursera、edX）或自学补充非本专业背景的知识。
• 实验技能培养：针对性地培养与软生物电子学相关的实验技能，包括但不限于：微制造技术（光刻、软刻蚀等）、材料表征方法（SEM、AFM、FTIR等）、电化学测试、基础电路设计和生物相容性评估。如果可能，参加相关的实验室实习或工作坊，积累实际操作经验。
• 编程与数据分析能力：开发具备自动形态调整和闭环控制功能的神经接口需要强大的计算能力。学习Python、MATLAB等编程语言，掌握信号处理、图像分析和机器学习的基本方法。特别关注生物信号（如神经电图）的采集和分析技术。

2. 研究经历准备

• 相关研究项目参与：积极寻求与软材料、微电子学或生物医学工程相关的研究机会。即使无法直接参与神经接口研究，也可以通过相关领域的项目积累可迁移的技能和经验。例如，参与柔性电子、微流体系统或生物传感器的研究项目。
• 技术能力展示：构建小型演示项目，展示与教授研究相关的技术能力。例如，设计一个简单的柔性传感器、开发一个基础的闭环控制系统或创建一个微流体装置。这类项目不需要高度复杂，但应展示你解决问题的能力和动手实践的经验。
• 文献综述深度学习：系统性阅读教授及其合作者的文章，同时广泛阅读软材料、生物电子学和神经接口领域的重要文献。尝试撰写一篇与教授研究相关的小型文献综述，深入分析该领域的发展趋势、技术挑战和未来方向。这不仅帮助你深入理解研究背景，也是展示分析能力的有力证明。

3.申请策略

• 研究提案的差异化定位：基于对教授研究的深入理解，设计一个既与她的研究方向一致又有自己独特视角的研究提案。避免简单重复她已有的工作，而是思考如何基于她的技术平台解决新的问题或拓展到新的应用领域。例如，如何将她的软执行器技术应用于其他生物医学场景，或者如何将神经接口与其他治疗模式（如药物递送、光遗传学等）结合。
• 技术-临床双重视角：展示你对技术创新和临床需求双重视角的理解。教授的研究最终目标是改善神经系统疾病的治疗，因此在研究提案中应清晰阐述技术创新如何解决具体的临床问题。可以选择一个特定的神经系统疾病（如癫痫、帕金森病、慢性疼痛等），详细分析当前治疗方法的局限性以及你的研究如何克服这些挑战。
• 跨学科协作意识：在申请材料中展示你的跨学科协作意识和能力。教授的研究需要与材料科学家、电子工程师、神经科学家和临床医生合作，因此强调你过去的跨学科合作经验或你的沟通能力和学习新领域的适应性将是加分项。

4. 技能强化方向

• 材料-器件跨尺度思维培养：教授的研究横跨从分子设计到系统集成的多个尺度，申请者应培养跨尺度思维能力。学习如何将分子和材料层面的性质与宏观设备功能联系起来，理解不同尺度设计决策的相互影响。
• 生物-材料界面知识拓展：深入学习生物-材料界面的相关知识，包括蛋白质吸附、细胞-材料相互作用、异物反应和生物降解过程等。这些知识对于设计长期稳定的植入式设备至关重要，也是教授研究中的核心考量。
• 原型设计与快速迭代能力：培养从概念到原型的快速迭代能力，学习如何设计实验验证假设并根据反馈调整方案。掌握3D打印、激光切割等快速原型技术，以及基本的CAD设计软件。这种能力在创新研究中尤为重要，能够加速从想法到实际设备的转化过程。

博士背景

Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。