导师简介
如果你想申请德国慕尼黑工业大学 生物医学系博士，那今天这期文章解析可能对你 有用！今天Mason学长为大详细解析慕尼黑工业大学的Prof.Herzen的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
作为慕尼黑工业大学(Technical University of Munich, TUM)自然科学学院的生物医学成像教授，导师是当今生物医学成像领域的重要学者。导师在汉堡大学获得物理学学士学位，随后在Helmholtz-Zentrum Geesthacht完成博士学位，期间曾在瑞士Paul Scherrer Institute进行研究。
导师的职业生涯横跨多个顶级研究机构，包括TUM博士后研究员、PETRA III同步辐射源科学家、多特蒙德工业大学临时教授等重要职位，最终于2018年被任命为TUM生物医学成像物理助理教授。
导师现任慕尼黑生物医学工程研究所(Munich Institute of Biomedical Engineering, MIBE)研究员，其研究工作处于物理学、工程学和医学的交叉前沿。
研究领域
导师的研究核心聚焦于生物医学成像技术的前沿发展，特别专注于基于光谱检测和X射线相位对比的新型X射线计算机断层扫描方法开发。其研究兴趣涵盖以下四个主要领域：
- 医学成像(Medical Imaging)：开发新一代X射线成像技术，结合高亮度同步辐射和标准多色X射线管，致力于改善图像质量并实现定量成像。
- 肿瘤检测(Tumor Detection)：特别关注乳腺癌早期检测技术的改进，通过相位对比成像技术提高软组织对比度，克服传统乳腺X射线摄影的局限性。
- 材料特性成像(Imaging for Materials Characterisation)：将先进的X射线成像技术应用于材料科学领域，实现对材料微观结构的高分辨率定量分析。
- 相位对比放射摄影和断层扫描(Phase-contrast Radiography and Tomography)：这是导师研究的核心技术方向，开发基于光栅的相位对比成像系统，实现同时获取吸收对比、相位对比和散射(暗场)图像的多模态成像。
研究分析
1. "Grating‐based x‐ray dark‐field mammography: Assessing complementary imaging information in simple cystic lesions and typical fibroadenoma"
期刊：Medical Physics (2025)
研究内容：该研究探讨了基于光栅的X射线暗场乳腺X射线摄影技术在评估简单囊性病变和典型纤维腺瘤中的补充成像信息价值。研究验证了暗场成像技术能够提供传统乳腺X射线摄影无法获得的微观结构信息，特别是在区分良恶性病变方面具有显著优势。这项工作为乳腺癌诊断的临床转化奠定了重要基础。
2. "High-resolution X-ray phase-contrast tomography of human placenta with different wavefront markers"
期刊：Scientific Reports (2025)
研究内容：本研究开发了高分辨率X射线相位对比断层扫描技术用于人体胎盘成像，采用不同的波前标记物实现三维可视化。该技术能够无损检测胎盘的精细结构，为产科学和发育生物学研究提供了新的成像工具。研究成果展现了相位对比成像在生物医学研究中的广泛应用潜力。
3. "Grating-based phase-contrast computed tomography for breast tissue at an inverse compton source"
期刊：Scientific Reports (2024)
研究内容：该研究在反康普顿散射X射线源上实现了基于光栅的相位对比计算机断层扫描用于乳腺组织成像。通过乳腺模体和新鲜纤维腺瘤的实验验证，证明了该技术在提高乳腺癌诊断精度方面的巨大潜力。研究表明相位对比成像能够显著改善软组织对比度，有望提高致密乳腺组织中癌症病灶的检出率。
4. "Self-supervised denoising of grating-based phase-contrast computed tomography"
期刊：Scientific Reports (2024)
研究内容：本研究开发了基于自监督学习的去噪算法，专门用于基于光栅的相位对比计算机断层扫描图像处理。该算法能够在不依赖大量标注数据的情况下，显著提高图像质量并降低噪声水平。这项工作展现了人工智能技术在医学成像后处理中的重要应用价值。
5. "Speckle tracking phase-contrast computed tomography at an inverse Compton X-ray source"
期刊：Optics Express (2024)
研究内容：该研究在反康普顿X射线源上实现了散斑追踪相位对比计算机断层扫描技术。这种新型成像方法不需要传统的光栅系统，通过追踪X射线散斑的位移来获得相位信息，简化了实验装置并提高了成像灵敏度。研究为相位对比成像技术的临床转化提供了新的技术路径。
6. "X-ray dark-field computed tomography for monitoring of tissue freezing"
期刊：Scientific Reports (2024)
研究内容：本研究开发了X射线暗场计算机断层扫描技术用于监测组织冷冻过程。该技术能够实时观察组织冷冻过程中微观结构的变化，为冷冻外科手术和组织保存研究提供了重要的成像工具。研究结果表明暗场成像对于监测组织状态变化具有独特的优势。
项目分析
1. DEPICT项目
(ERC Consolidator Grant, 2023-2026)
研究内容：该项目是导师目前主导的最重要研究项目，获得ERC Consolidator Grant资助，金额高达200万欧元。项目目标是开发先进的物理模型，能够精确分离X射线成像中的不同物理效应，从而最大化从测量数据中提取的信息量。该项目将把X射线成像从单纯的视觉评估方法转变为能够生成材料成分具体数据的定量方法。研究成果将应用于生物医学、材料科学和环境科学问题的研究。
2. 生物医学成像物理研究组项目(2018-至今)
研究内容：作为TUM生物医学成像物理研究组负责人，导师领导团队开发结合光谱和相位对比成像的新型多模态定量方法。该项目使用高亮度同步辐射和传统实验室X射线源，主要关注改进乳腺癌检测技术和人体组织的定量三维虚拟组织学方法。研究成果在临床转化方面取得了重要进展，多项技术已进入临床前验证阶段。
3. 德国联邦教育和研究部(BMBF)资助项目
部疾病诊断中的应用 研究内容：该项目专注于开发基于光栅的X射线暗场成像技术用于肺部疾病的早期诊断。研究团队成功实现了活体猪的X射线暗场胸部X射线摄影，验证了该技术在检测肺部微观结构病变方面的敏感性。项目成果为肺部疾病的早期诊断提供了新的无创检测方法，特别是在检测肺泡结构损伤方面具有独特优势。
研究想法
1. 人工智能增强的多模态相位对比成像
- 研究内容：结合深度学习算法与基于光栅的多模态X射线成像技术，开发智能化的图像重建和分析系统。该研究将利用自监督学习算法改善图像质量，并通过多模态信息融合提高疾病诊断的准确性。
- 创新性：将最新的AI技术与先进的X射线成像技术深度融合，实现端到端的智能诊断系统。
- 可行性：基于导师团队在相位对比成像和机器学习方面的技术积累，该研究具有良好的实施基础。
2. 基于谱域分析的定量组织特性评估
- 研究内容：开发基于X射线能谱分析的定量组织特性评估方法，实现对组织密度、有效原子序数和电子密度的精确测量。该技术将为疾病诊断和治疗效果评估提供定量化的生物标志物。
- 创新性：突破传统定性诊断的局限，建立基于物理参数的定量诊断体系。
- 可行性：导师在光谱成像和定量分析方面具有深厚的技术基础，相关实验设备和理论模型已基本成熟。
3. 便携式相位对比成像系统开发
- 研究内容：开发适用于临床环境的便携式X射线相位对比成像系统，降低设备成本和技术门槛，推动该技术在基层医疗机构的普及应用。
- 创新性：将高端的同步辐射成像技术转化为实用的临床设备，具有重要的社会价值。
- 可行性：随着X射线光学器件制造技术的不断进步，便携式系统的技术实现已成为可能。
4. 多尺度相位对比成像技术
- 研究内容：开发能够实现从细胞级到器官级多尺度成像的相位对比技术平台，为疾病的多层次研究提供统一的成像解决方案。
- 创新性：建立跨越多个空间尺度的统一成像框架，为系统生物学研究提供新的技术手段。
- 可行性：基于现有的高分辨率成像技术和大视野成像能力，该研究在技术上具备实现条件。
5. 实时动态相位对比成像
- 研究内容：开发高时间分辨率的相位对比成像技术，实现对生物过程的实时动态观察，如心脏搏动、血流动力学和组织变形过程。
- 创新性：将静态成像扩展到动态过程监测，为功能性疾病诊断提供新的技术手段。
- 可行性：结合快速成像算法和高效的数据处理技术，该研究在当前技术条件下具有实现可能。
申请建议
1. 学术背景准备
理论基础要求：申请者应具备扎实的物理学基础，特别是电磁学、光学和量子力学等相关理论。数学基础方面，需要掌握微积分、线性代数、傅里叶变换和偏微分方程等数学工具。
专业技能准备：
- 熟练掌握至少一种编程语言(Python、MATLAB或C++)
- 具备图像处理和数据分析的基本技能
- 了解机器学习和深度学习的基本概念
- 掌握基本的实验技能和仪器操作能力
2. 研究经验积累
实验室经历：建议申请前在相关实验室获得至少一年的研究经验，特别是在X射线成像、医学成像或生物医学工程领域的实验室。
项目参与：积极参与相关研究项目，可以是本科生研究项目、硕士论文研究或者实习项目。重点关注与X射线成像、相位对比技术或医学成像相关的项目。
技能发展重点：
- X射线成像系统的基本原理和操作
- 图像重建算法的理论和实现
- 医学图像分析和处理技术
- 同步辐射或实验室X射线源的使用经验
3. 申请材料准备
研究计划书：申请时应准备一份详细的研究计划书，内容应包括：
- 对导师研究领域的深入理解和见解
- 具体的研究问题和假设
- 详细的研究方法和技术路线
- 预期的研究成果和创新点
- 时间安排和里程碑设置
学术成果展示：
- 相关领域的发表论文或会议摘要
- 专利申请或技术发明
- 获得的学术奖励或荣誉
- 参与的重要学术会议和报告经历
4. 申请策略建议
- 提前联系：建议在正式申请前6-12个月通过邮件与导师建立联系，表达申请意向并展示相关背景。邮件应简洁明了，突出个人优势和研究兴趣的匹配度。
- 关注研究动态：密切关注导师最新发表的论文和研究进展，在申请材料中体现对其研究工作的深入理解和思考。
- 语言能力准备：确保具备良好的英语沟通能力，特别是学术写作和口语表达能力。考虑参加相关的英语水平考试(如IELTS、TOEFL)并获得优异成绩。
- 网络建设：通过参加学术会议、研讨会和在线学术活动建立学术网络，寻找可能的推荐人和合作机会。
博士背景
Darwin，985生物医学工程系博士生，专注于合成生物学和再生医学的交叉研究。擅长运用基因编辑技术和组织工程方法，探索人工器官构建和个性化医疗的新途径。在研究CRISPR-Cas9系统在干细胞定向分化中的应用方面取得重要突破。曾获国家自然科学基金优秀青年科学基金项目资助，研究成果发表于《Nature Biotechnology》和《Biomaterials》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
