教育经历：

2019-2023  福州大学(本)  物理与信息工程学院 物联网工程  

2023-2026  福州大学(硕)  物理与信息工程学院 新一代电子信息技术

研究方向：

（本）：多模态脑肿瘤的分割算法研究与实现

（硕）：儿童上尿路梗阻三维模型构建及流体动力仿真研究、基于深度学习的心机病理分割算法研究

研究方向：人工智能；深度学习；医学图像处理；三维模型重建；流体仿真

个人技能：

编程语言：熟悉使用C++，Python和Shell脚本语言的使用，熟悉C++的面向对象、STL、智能指针等。

并发编程: 熟悉进程、线程以及进程间通信、线程同步（锁）的基本原理，以及线程池等基础组件。

网络编程：熟悉TCP/UDP、HTTP等网络协议，熟悉使用I/O多路复用（select/poll/epoll）功能。

设计模式：熟悉常用的设计模式如单例模式、工厂模式、观察者模式。

数据库：熟悉MySQL函数、约束、多表查询、事物、索引、视图等知识，熟悉 Redis 的原理和使用。

中间件：熟悉docker容器、kafka消息队列、protobuf（proto3）和grpc的原理与使用。

开发工具：熟悉CMake构建工具和Git的使用。

英语：英语四级427分，英语六级425分。

获奖情况：

福州大学综合奖学金

福州大学本科优秀毕业生

第八届亚洲人工智能技术大会（ACAIT）医学分割挑战赛一等奖

福州大学研究生中期优秀学业奖学金

国家奖学金

学术成果：    

【1】Zhu Z, Lin Y, Yang M. ME-UNet: Enhancing Mamba for Myocardial Pathology Segmentation in Multi-center Multi-sequence CMR Images[C]//Comprehensive Analysis and Computing of Real-World Medical Images - First MICCAI Challenge, CARE 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings. Cham: Springer, 2025: 66-76.

论文连接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-87009-5_7

【2】Yang M, Zhu Z, Huang L, et al. Non-invasive urine flow dynamics characterization of pediatric hydronephrosis based on deep learning and computational fluid dynamics[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2026, 273: 109077.

论文连接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260725004948?via%3Dihub

视频链接：https://pan.baidu.com/s/1vC2N3r9Zrx1RkKv0Qr7fHw?pwd=6666 提取码: 6666

【3】Sun H, Zhu Z, Zhang A, Liu B, Lin Z, Huang L, Yang M, Liu L, Lin S, Ding W. KidMesh: Computational Mesh Reconstruction for Pediatric Congenital Hydronephrosis Using Deep Neural Networks[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2026: 1-16.

论文连接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11458654

联系方式：2671194662@qq.com