欢迎对计算机视觉、机器学习与智能医学图像分析感兴趣的本科生、硕士生及博士生了解课题组情况。选择导师和课题组，本质上是一个双向匹配的过程，因此在联系之前，建议你先认真了解我的研究方向、培养方式和对学生的基本要求，再结合自己的兴趣、性格、时间投入和未来规划进行判断。
我希望招收到的学生，不仅能够在若干年后顺利毕业，更重要的是能够在这一阶段真正建立起解决问题的能力、持续学习的能力以及良好的学术与技术素养。相比短期结果，我更看重学生是否能够在系统训练中不断成长，最终形成扎实、可靠、可持续发展的能力结构。
课题组主要围绕口腔多模态医学图像分析、计算机视觉与机器学习开展研究，重点关注多模态口腔影像理解（X-ray、CBCT、口扫数据等）、牙齿结构化建模、空间关系表征、分割检测、多模态融合以及相关智能诊疗分析方法。
研究内容既包含具有学术挑战性的基础问题，也面向口腔医学场景中的实际应用需求，强调方法创新与实际价值相结合。通过结合深度学习方法与实际医学数据，探索具有临床意义和工程价值的解决方案。
课题组欢迎对计算机视觉、医学图像分析、机器学习、深度学习等方向有兴趣的本科生、硕士生和博士生加入。相比“短期拿结果”，我更看重学生是否具备长期成长为优秀研究者或优秀技术人才的潜力。
如果你想要加入我的课题组，你要能做到：
如果你的目标只是相对轻松地完成学业、尽快拿到文凭，或者对科研和技术研究本身缺乏兴趣，那么课题组可能并不是最适合你的选择。
我始终认为，研究生阶段最重要的不是简单完成若干任务，而是系统提升能力。课题组希望学生在毕业时，不只是“做过一些实验”，而是真正具备以下几方面能力：
在培养过程中，我会认真参与学生的选题、方案讨论、实验分析、论文写作与修改，也会尽可能帮助学生在研究方向选择、阶段规划、成果产出和后续发展方面做出更合适的判断。
对学生严格要求，并不是为了增加压力，而是希望大家在有限的几年时间里真正获得实质性的成长，建立长期受益的能力体系。
课题组强调科研训练的主动性、自觉性和执行力。研究工作往往是长期、枯燥并伴随着反复失败和修改的过程，因此我希望学生能够做到：
我不鼓励“差不多就可以”的态度。很多时候，从“能做”到“做好”的差距，往往来自是否愿意多思考一点、多修改一点、多坚持一步。
课题组在相关方向上具备较好的研究基础和培养条件，主要体现在以下几个方面：
课题组欢迎有志于继续深造的本科生参与科研训练。本科阶段更重要的是培养科研兴趣与能力，而不是急于产出成果。
进组参与科研的同学需要：
如有意向加入课题组，请通过邮件联系，并附上以下材料：
邮件标题：姓名 + 申请类型
邮箱：lipengcheng@hainanu.edu.cn
选择导师与课题组是一个双向匹配的过程。我希望学生不仅能够适应团队的要求，也能在这样的环境中获得真正的成长。
如果你愿意投入时间、接受训练，并持续提升自己，课题组会尽力为你提供良好的科研环境与成长机会。