要在医学影像领域开始研究生涯，首先要建立扎实的相关技术和领域知识基础。医学影像结合了计算机科学、物理学和医学等领域，因此要侧重理解成像方式（MRI、CT、超声）、图像处理技术和机器学习等核心概念。参加在线课程或获得生物医学工程、计算机视觉或相关领域的学位。例如，Coursera 的“医学影像”专业化课程或《医学图像处理和分析手册》等教科书提供了实用的介绍。培养 Python 或 MATLAB 编程技能，并学习 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，以实现算法。动手项目，例如使用 NIH 胸部 X 光数据集或 BraTS（脑肿瘤分割）等公共数据集进行实验，将帮助您将理论应用于实际问题。
接下来，通过阅读论文、参加会议和与专家合作，与研究社区互动。关注IEEE Transactions on Medical Imaging 等期刊和 MICCAI（医学图像计算和计算机辅助干预）等会议，以了解 AI 驱动的诊断或 3D 重建等趋势的最新信息。加入大学或公司的研究小组——许多实验室提供实习或志愿者角色，以获得实践经验。例如，与医院的放射科合作可能涉及使用深度学习优化 MRI 扫描分析。参与 ITK（Insight Toolkit）或 MONAI（医学开放网络 AI）等开源项目，贡献代码并获得知名度。在 RSNA（北美放射学会）等活动中建立联系也可以让您与导师联系，他们可以为研究主题或职业道路提供指导。
最后，建立一个展示您作品的 作品集。在 GitHub 上记录项目，包括代码、数据集以及对您方法的清晰解释。例如，使用带有 PyTorch 的 U-Net 架构的肿瘤检测模型展示了技术技能和领域理解。在 arXiv 等平台上发布初步结果，或在 ISBI（国际生物医学成像研讨会）等较小型会议上进行演示以获得反馈。如果正式机会有限，可以撰写博客文章，分解复杂的论文或医学图像预处理教程。寻求经验丰富的研究人员的指导——通过电子邮件或 LinkedIn 联系，讨论共同的兴趣。坚持是关键：即使是小的、定期的贡献（例如，每月项目更新）也会随着时间的推移确立您的专业知识。