伯明翰大学（University of Birmingham）是英国老牌名校，始建于1825年，培养出11位诺贝尔奖得主与3位英国首相，2026年QS全球排名第76位。其School of Computer Science是该校优势院系之一，在AI、数据科学与生物医学工程交叉领域拥有深厚的学术积累，科研资源丰富，且与医疗领域机构保持密切合作，为相关方向研究提供了良好的实践场景。学校支持多批次入学，博士培养注重理论与实际应用结合，国际学生占比高，学术氛围多元开放。
一、项目简介
该岗位为4年Competition Funded PhD Project，面向全球学生全年开放申请，研究方向聚焦医疗影像分析的计算方法与AI模型开发。
核心围绕生成式人工智能、视觉语言模型、多模态学习及基础模型等前沿技术，探索其在医疗健康领域的应用。项目由Dr Le Zhang指导，隶属于School of Computer Science，旨在通过技术创新解决医疗影像分析中的实际难题，提升AI算法在临床诊断中的可靠性与适用性。
二、工作内容
- 参与开发针对医疗影像数据的AI模型，重点攻克数据复杂性与跨场景适配性问题，助力精准诊断与个性化治疗方案制定。
- 基于个人专长与兴趣，选择Generative AI、Foundation Model或Multimodal Learning等方向深入研究，优化算法性能与鲁棒性。
- 收集整理医疗影像相关数据，开展模型训练、测试与验证，确保研究结果符合临床应用标准。
- 参与学术交流活动，撰写研究论文并尝试在相关期刊或会议发表，分享研究成果。
- 配合团队完成项目相关的科研报告与进度汇报，协同推进研究目标达成。
三、福利待遇
- 资助覆盖4年学习周期，全额承担UK home fees或International student fees，无需个人支付学费。
- 享受英国博士常规生活费补贴（参考UKRI标准约£18k-19k/年），具体金额以项目资助细则为准，保障学习期间基本生活需求。
- 可使用学校完善的科研设施与数据库资源，包括计算机实验室、医疗影像数据集及AI研究相关工具平台。
- 获得与领域内专家学者交流合作的机会，参与学术会议与科研项目，积累行业人脉与研究经验。
- 毕业后可申请英国3年工作签，享受国际校友网络资源，提升职业发展竞争力。
四、申请建议
1.学术背景准备
- 本科需具备Computer Science、Statistics、Physics、Engineering等相关专业背景，建议均分达到85+（百分制），符合院校对博士申请者的学术基础要求。
- 提前了解医疗影像分析领域的基础概念，熟悉心脏病学、神经学、放射学等相关临床领域的基本常识，建立学科交叉认知。
- 英语成绩需达到院校标准，雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福网考88分（阅读21分、听力20分、口语22分、写作21分），英语授课背景可申请豁免。
2.技能与科研准备
- 编程技能：强化Python、C++等核心编程语言应用能力，优先掌握PyTorch或TensorFlow框架，具备独立完成模型搭建与调试的能力。
- 项目经验：优先参与医疗AI相关科研项目，尤其是涉及影像数据处理、AI诊断模型开发的课题，积累数据标注、模型训练、结果验证等完整流程经验。
3.申请材料准备
- 个人陈述（SOP）：重点阐述对医疗影像AI领域的研究兴趣，结合自身项目经历，说明与该PhD项目的契合点，可引用项目参考的Nature相关论文核心观点，体现对研究方向的理解。
- 研究计划（RP）：围绕项目核心方向，明确具体研究问题与技术路线，突出创新性与可行性，展现独立科研思考能力。
- 推荐信：准备2封以上学术推荐信，优先选择熟悉自身科研能力的导师撰写，重点突出科研潜力、问题解决能力与团队协作精神
五、对该职位的理解和创新想法
该项目聚焦前沿AI技术与医疗影像分析的深度融合，旨在解决临床诊断中的实际痛点，具有鲜明的交叉学科特色与应用价值。可以从以下角度进行思考：
- 医疗数据稀缺与标注成本高的行业难题，如何通过Generative AI技术合成高质量医疗影像数据，补充训练样本；
- 不同模态医疗数据的融合问题，如何利用Vision-Language Model打通影像与临床文本信息，提升诊断全面性；
- AI模型的临床适配性，如何优化算法使其适应不同医院的扫描仪数据与临床场景差异。
申请者应当结合自身掌握的AI技术与编程能力，针对性积累医疗影像相关项目经验，在申请材料中突出技术应用与临床需求的结合点，同时在研究计划中明确具体的创新方向与技术路径，展现对项目的深度理解与科研潜力。
