ISEF评委经验全分享，千万要避开的雷区你知道吗？

翰林有方名师访谈

导师介绍

• 宾夕法尼亚大学医学院博士后
• 研究方向：CT图像处理算法
• 曾多次在医学算法方向上发表论文，曾多次在顶尖国际会议发言
• ISEF Delware State赛评委

在美国著名的八大藤校中，宾夕法尼亚大学拥有全世界最强大的校友网络之一，也是美国第一所从事科学技术和人文教育的现代高等学校。

而今天小助手采访到的导师就在宾大从事CT图像处理算法研究， 也因为对于医学算法方向的热爱, C老师在多个顶级会议中都有受邀oral presentation，还曾获邀成为国际科学与工程大奖赛（ISEF）的评委。看到这里是不是对C老师的专业和ISEF评委的经历感到好奇，那么就和小助手一起往下阅读吧~

关于专业：

没有改变世界那么宏伟的志愿，只想为这个行业做点什么

在读大学的时候，C老师读的专业是Biomedical Engineering（生物医学工程），也是凭借着自己的兴趣，选择了这个专业方向并下定决心去研究。在硕士阶段，发现生物医学工程的问题是周期长对人的培养比较慢，如果想在这个领域做出真正的研究可以要花费数十年的时间。而且在学习的过程中接触到计算机编程后，可以将学习的领域和计算机算法结合起来去分析图像，这让C老师有了很大的兴趣，所以开始专攻医学影像算法研究。

在20世纪70年代，X线图像在医学临床中被广泛应用，但是当时分析病人的X线照片，更多是根据医生的经验、知识和情绪，而这种人工方法效率极低，会耗费很大的人力，且资源不足。随着计算机技术的逐渐成熟，研究者开始尝试把这种影像转化为数字图像，然后借助计算机算法去进行辅助诊断，提高诊断准确性和效率。而且算法可以逐渐被优化，可以让诊断变得更加精确与高效。

C老师现在所做的就是进一步的优化这些算法，让他们日后投入在医疗方面，大大提高医生效率，救助更多的患者。目前C老师在用神经网络做多能谱CT的图像处理，目前取得了一定的进展。

按照C老师说的，她一开始只是出于兴趣，踏上科研这条路。在做科研的过程中，逐渐找到自己未来的方向和目标，并且持之以恒。

没想过改变世界，但一路走来却真的为这个行业做出了一些改变。

关于ISEF：

这个一个改变年轻人的比赛，我更看中的是实质性的解决方案

今年的ISEF因为疫情从线下改到线上，所以很多评审工作都是线上进行，但是每个评委的评审标准没有改变，每个评委会评选出自己认为的前三名和honorable mention，最后再统一敲定。

在C老师评审的过程中，会仔细阅读学生的引言部分。她很看重的一个点是这个学生自己知不知道具体要解决什么问题？而不是说这个项目多么具有创新性。

像ISEF这种科创大赛举办的意义是在去激发学生的想象力去培养他们的一种科学思维，实践能力也就是我们说的行动力，还有创新性。

很多中学生或初学者，在选题时，会倾向于去找没有人做过的研究，去体现一种创新，而不去考虑自己做出来的东西有什么实用性。不要为了创新而创新，做科研还是要有一定的实际应用价值。

让C老师今年评审中印象最深刻的一个学生是：被一致通过评为第一名的一位同学。首先她的论文水平很高，体现出一定的学术性。整个论文的流畅性和可读性也很高，在她的论文中可以看到非常清晰的思路以及自己想表达出来的东西。评委们可以通过她的论文看出，她对课题有一个很深入的研究，她花了时间去收集了目前能找到的现有方案并且分析这些方案做出比较。这个步骤是很关键的。

C老师说：“很多同学到这步时，会认为这些现有方案是有明显问题的。那么我就不用做他，我直接做我想做的，但是实际上：你是不知道这个研究成果为什么有问题，你需要用实验数据和实验结果去支撑你的论点，去告诉大家因为我用这个方法去做了，结果不理想，所以我才会有新的方案出来。”

能当评委的老师都有多年的科研经验，所以在评审过程中：更考虑的是这个学生为了科研会付出什么，他对自己所研究的项目是不是有透彻的理解，而不是这个科研需要多伟大多创新。

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关于学生：

我希望学生可以拥有积极的态度，这会成就他们的科研之路

对于中学生而言，能坚持做完项目是比较困难的一件事，但是通过我的观察学生有这些品质对自己的研究和学习而言是很有帮助的。

在做科研的时候，要打好自己的科研基础。很多理科好的学生可能认为自己学习不错，做科研应该很容易操作，但往往真正接触科研的时候，有些同学会受到打击。因为科研是枯燥的，而且需要考虑的问题会很多，也会更全面，有时候会认为自己做的很多工作是没有必要的。

所以有一个积极的学习和解决问题的态度，就会很有帮助，有这种心态的学生会比较容易采纳别人的意见，并且会积极上手去实践，所以拥有积极的学习态度的学生在科研中会更有优势。而且这对自己的学习生活也有帮助。它们是相辅相成的，在学习中收获成就感就会去更积极做这件事，同样最开始保持积极的态度，可能后续的收获也越多。

C老师就拿自己最初做科研的过程举例：“我在最初做科研的时候需要模拟很多东西，对于工业CT对一些模型的尺寸要求非常精细，而且因为使用的模拟软件不同，所以编写的算法不同，出来的精确度也是不同的。当时我就把这些用软件跑出来的精确度做了一个很详细的对比，有时候因为软件有些算法问题还有很多奇怪的数据和结果出现，我们还要去推测出现的这个问题。”

“这个过程描述起来就挺枯燥的，当时自己也不是非常甘心去做，因为当时做这件事情我认为这个步骤不具有什么创新性，对于最终的科研结果来说没有什么实质性的帮助，还很花时间。但是真的凭借兴趣坚持下来。可是做了一段时间之后发现，这个过程可以让自己更清晰的了解做科研需要具备什么样的素质，而且这段过程让我对数据和图表的操作更得心应手，对于后续的科研非常有帮助，而且因为这些步骤让我对后续的科研过程中存在的问题可以迅速判断，对于整体而言是很有帮助的。”

因此她希望自己的学生可以有一个积极的学习态度去面对接下来的科研，这会让他们的科研之路走的更长远。

专业书籍推荐：

对算法感兴趣的同学：我推荐吴恩达导师的课，他之前是斯坦福大学的教授，在Coursera上有上传一系列的课程，可以搜索Andrew Ng的Machine Learning和Deep Learning 。

对于我专业方面，我推荐一本书籍：The Physical Principles of Medical Imaging。有免费的网络版http://www.sprawls.org/ppmi2/ 感兴趣的学生可以阅读一下。

最后C老师说到，其实中学生做科研还是有很大的好处。对于大学想学理工类的学生而言，在高中做了科研可以积累很多的专业知识，还能了解到完整的科研流程。通过这些科研经验的积累，在大学做科研时，可以看到有些已经研究出来的科研成果还有那些不足之处需要完善，自己是否可以提出新的方案去解决这些缺陷，再去实行自己的方案。这样你就会比同年级学生多出很多的时间去做更多自己想做的事情。

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感谢C老师的分享，在我们这些导师的身上，可以看出他们对科研的执着与热爱，并且愿意为此付出大量精力和时间。所以学生在学习的过程中，不仅是向导师学习如何做科研以及相关的专业知识，还能学习到导师身上优秀的品质，这将会是长期的财富。

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