荷蘭代爾夫特理工大學博士申請攻略(Prof.  Beekman)

今天我們(men) 將帶大家深入解析代爾夫特理工大學 生物醫學工程學係的博士生導師Prof.Beekman，通過這樣的“方法論”，讓大家學會(hui) 如何從(cong) 了解一個(ge) 導師開始，到後期更好地撰寫(xie) 套磁郵件及其他文書(shu) 。

研究領域解析和深入探討

教授是生物醫學成像領域的傑出科學家，其研究興(xing) 趣主要集中在以下幾個(ge) 方麵：

1. 高精度醫學成像技術

教授專(zhuan) 注於(yu) 開發先進的醫學成像設備，特別是在單光子發射計算機斷層掃描（SPECT）和正電子發射斷層掃描（PET）技術方麵有突出貢獻。他通過改進探測器設計和圖像重建算法，顯著提高了這些技術的分辨率和靈敏度。

多針孔準直器（multi-pinhole collimator）技術是教授研究的重點之一，他開發的掃描聚焦核顯微鏡（scanning focus nuclear microscope）結合多針孔準直實現了超高分辨率成像。這種技術使得分子水平的生物結構可以被更清晰地觀察，為(wei) 疾病研究和藥物開發提供了重要工具。

2. 混合光子成像技術

教授致力於(yu) 將不同的成像模態整合在一起，創建混合光子成像設備（hybrid photonic imaging devices）。例如，U-SPECT-BioFluo平台集成了放射性核素、生物發光和熒光成像功能，為(wei) 生物醫學研究提供了多維度的觀察視角。

3. 人工智能在核醫學成像中的應用

隨著人工智能技術的發展，教授將深度學習(xi) 方法引入核醫學成像領域。例如，他利用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）開發了自動衰減圖估計方法，從(cong) 單一SPECT數據中提取衰減信息，簡化了腦灌注掃描的流程。

4. X射線CT成像優(you) 化

教授在X射線計算機斷層掃描（CT）領域也有重要貢獻，主要集中在優(you) 化圖像重建算法和減少散射偽(wei) 影（scatter artifact）方麵。他提出的高效蒙特卡洛（Monte Carlo）方法能有效減少錐束微CT中的散射偽(wei) 影，提高圖像質量。

精讀教授所發表的文章

1. A scanning focus nuclear microscope with multi-pinhole collimation"（2023）

教授與(yu) 合作者介紹了一種新型掃描聚焦核顯微鏡，該技術使用多針孔準直器顯著提高了核醫學成像的分辨率。這一創新為(wei) 細胞和分子水平的生物過程研究提供了強大工具。

2."Glymphatic-enhanced brain delivery of nanoparticles: A new therapeutic approach"（2023）

教授探索了利用淋巴係統增強納米粒子向大腦遞送的新方法，以及使用放射性標記抗體(ti) 進行體(ti) 內(nei) 感染植入物靶向治療的可能性。

3. "Convolutional neural network based attenuation correction for 123I-FP-CIT SPECT with focused striatum imaging"（2021）

論文展示了如何利用卷積神經網絡從(cong) SPECT數據自動生成衰減圖，簡化臨(lin) 床工作流程並提高圖像質量。

4. "Positron Range-Free and Multi-Isotope Tomography of Positron Emitters"（Phys Med. Biol. 2021）

教授提出了一種無需考慮正電子射程的多同位素斷層成像技術，這為(wei) 同時研究多種生物過程提供了可能。

5."Characterization of a multi-pinhole molecular breast tomosynthesis scanner"（Phys Med. Biol. 2020）

文章中探索了多針孔分子乳腺斷層合成技術（Molecular Breast Tomosynthesis），旨在提高乳腺癌的早期檢測率。

教授的學術地位

1. 學術成就與(yu) 貢獻

教授是一位多產(chan) 的科學家，共發表了約165篇同行評審論文和多個(ge) 章節的著作，同時也是超過20個(ge) 專(zhuan) 利家族的發明者。他的研究成果不僅(jin) 在理論上具有創新性，而且成功地轉化為(wei) 實際應用，顯著推動了生物醫學成像領域的發展。

2. 行業(ye) 影響力與(yu) 商業(ye) 轉化

教授是MILabs BV公司的創始人，該公司專(zhuan) 注於(yu) 開發和銷售高性能成像係統。從(cong) 2006年到2021年，他擔任MILabs的CEO，直到成功將公司出售給日本的Rigaku公司。這表明他不僅(jin) 是一位傑出的科學家，還是一位成功的企業(ye) 家和創新者。

目前，教授與(yu) 其團隊在代爾夫特理工大學和MILabs開發的係統已被全球許多頂尖生物醫學研究機構采用，包括學術機構和大型製藥公司。這些係統促成了許多重要發現，並支持新型示蹤劑和藥物的開發。

3. 學術獎項與(yu) 榮譽

教授獲得了眾(zhong) 多獎項，彰顯其在學術界的卓越地位：

• 世界分子成像學會（World Molecular Imaging Society）2018年度創新獎
• 2017年Edward Hoffman紀念獎
• 世界分子成像學會2015年度創新獎
• 2013年FOM增值獎（Valorization Award）
• 2010年代爾夫特理工大學企業家獎
• 2021年Bruce Hasegawa紀念獎

此外，教授還擔任生物醫學工程和IEEE醫學影像事務（IEEE Transaction on Medical Imaging）的董事會(hui) 成員，這進一步證明了他在學術界的影響力。

有話說

了解教授的研究背景後，如果想要吸引教授的注意並建立學術聯係，可以從(cong) 以下幾個(ge) 方麵展開思考：

1. 多模態成像技術的進一步整合

教授的研究表明，將不同成像模態整合可以獲得更全麵的生物信息。一個(ge) 潛在的研究方向是探索如何將功能性核醫學成像（如SPECT和PET）與(yu) 結構性成像（如CT和MRI）以及光學成像（如熒光和生物發光）更緊密地整合，同時開發更智能的數據處理算法，實現多模態數據的自動配準和融合分析。

2. 人工智能在醫學成像中的深度應用

隨著深度學習(xi) 技術的迅速發展，可以探索如何將最新的人工智能技術應用於(yu) 醫學成像的各個(ge) 環節，包括圖像獲取優(you) 化、重建、後處理、自動分割和定量分析等。特別是，可以研究如何利用生成對抗網絡（GAN）、強化學習(xi) 等新型算法解決(jue) 核醫學成像中的特定問題，如低劑量成像質量提升、運動偽(wei) 影校正等。

3. 靶向示蹤劑與(yu) 精準治療的結合

教授對放射性標記抗體(ti) 靶向感染植入物的研究表明，他關(guan) 注將成像技術與(yu) 靶向治療相結合的方向。一個(ge) 潛在的研究項目是開發新型"診療一體(ti) 化"（theranostic）示蹤劑，能夠同時實現精準診斷和靶向治療，特別是在腫瘤、神經退行性疾病和感染性疾病等領域。

4. 微納尺度成像與(yu) 生物學基礎研究的結合

教授開發的超高分辨率核顯微鏡為(wei) 細胞和亞(ya) 細胞水平的研究提供了工具。可以探索如何將這一技術與(yu) 現代生物學研究方法（如單細胞測序、蛋白質組學等）結合，深入研究分子水平的生物學機製，特別是在疾病發生、發展和治療過程中的分子變化。

5. 醫學成像技術的臨(lin) 床轉化研究

教授在將科研成果轉化為(wei) 臨(lin) 床應用方麵有豐(feng) 富經驗。可以提出研究計劃，探索如何將實驗室中開發的先進成像技術更快速、更有效地應用於(yu) 臨(lin) 床實踐，例如開發針對特定疾病的專(zhuan) 用成像方案、簡化操作流程、降低設備成本等，促進高端醫學成像技術在臨(lin) 床中的普及應用。

博士背景

Darwin，985生物醫學工程係博士生，專(zhuan) 注於(yu) 合成生物學和再生醫學的交叉研究。擅長運用基因編輯技術和組織工程方法，探索人工器官構建和個(ge) 性化醫療的新途徑。在研究CRISPR-javascript:void(0)Cas9係統在幹細胞定向分化中的應用方麵取得重要突破。曾獲國家自然科學基金優(you) 秀青年科學基金項目資助，研究成果發表於(yu) 《Nature Biotechnology》和《Biomaterials》等頂級期刊。