1、交互式图像分割（标注平台、放射组学、肺裂分割项目）：熟练掌握active contour, graph cut, live wire等分割算法的原理；熟练使用常用图像分析开源平台如opencv, itk等；有c/c++算法实现与优化经验者
2、医学图像配准（肺结节随访和肺裂检测）：熟练掌握常用的线性以及非线性配准方法；掌握非线性变换如FFD，local affine等；掌握相似性测度的构造方式及优化方法；熟练使用常用的配准框架如itk，elastix等
3、特征工程和机器学习（放射组学）：熟练掌握常用的特征工程算法，如SIFT, Haar, LBP, HOG, wavelet等；熟练掌握常用的传统机器学习如random forest, boost tree等的原理以及调优；熟练使用常用的图像处理和机器学习的开源工具如opencv, dlib, scikit learn等
4、深度学习（肺裂检测）：熟练掌握常用的深度学习网络以及框架tensorflow，keras等，追踪最新的学术动态和科研成果
5、优秀的沟通和表达能力，善于向不同领域的人表达并展示成果，具备团队合作意识
6、在顶级学术会议期刊上发表过论文者优先考虑