您好，感谢您的访问！我是王婕，来自于长江与运河交界处的江苏镇江。近年来，我在美国弗吉尼亚大学工程学院VIVA实验室攻读博士学位，已于2021年7月通过答辩，12月将正式获得博士学位证书。在此之前，我本科毕业于南京邮电大学通信工程专业。2017年，在我目前导师Scott T. Acton博士的指导下获得了弗吉尼亚大学电子工程专业科学硕士（Master of Science）。

目前，我正在积极寻找图像处理、生物医学图像分析方向的学术岗位。我的研究兴趣包括多维图像处理、生物和生物医学图像分析、物体检测与追踪、图像分割、图论、图分析，形状分析和机器学习等。如果您有兴趣合作与交流，感谢您与我联系：jiewang@virginia.edu。

我的博士学位研究关注于“利用图像分割和机器学习的方法分析研究细菌生物膜系统4D图像”。细菌是地球不可忽视的参与者，它们的活动密切影响着人类的生存、能源、疾病等多方面。细菌大多生存于生物膜系统之中。个体细胞在群体中加强的抗药性是导致连续性细菌感染类疾病的最主要原因。为了学习和研究如何控制细菌生物膜系统生成对人类生活的影响，我们实验室与化学系Dr. Gahlmann实验室共同申立了由国家卫生研究所（NIH）资助的“Non-Invasive Single-Cell Morphometry and Tracking in Living Bacterial Biofilms”项目。此项目难点主要集中于“如何采集在微米甚至纳米级别的活体细菌图像”和“如何分析图像中高密度、有限对比度以及在复杂的噪声环境中的个体细胞”。我的研究课题主要为了攻克第二个难点。为此，我主要研究和提出了基于图论的3D个体细胞分割算法（LCuts, refined LCuts 和 m-LCuts）、基于生成对抗网络（GAN）的图像合成及其效果评价方法、和基于形状的细胞膜系统重构及分析。其中基于图论的分割研究获得了数据科学类的校长奖学金和项目资金支持（Presidential Fellowship in Data Science），并与合作者在Nature Communications子刊共同发表了相关研究的学术论文。我的主要贡献在利用我提出的图论线性分割法（refined LCuts）处理卷积神经网络的输出结果，并获得了显著的个体细胞检测的性能提高。在项目后期，我完善和拓展了图论线性分割法到更广义的使用情况（比如用于点阵的聚类、图片片段连接、图形聚类等）并取名为masked LCuts。根据m-LCuts的理论所撰写的并应用于后处理细菌分割的论文被Transaction on Image Processing收录。除此之外，读博期间我也参与了其他细胞（比如神经元细胞、癌症细胞、淋巴细胞和神经胶质细胞）的分析与分割，并参与了相关论文的发表。

答辩通过后的这一学期，我主要留校负责教授面向大四本科生和研究生的数字信号处理这门课，并积累了宝贵的教学经验。教学过程中，我全权负责课程的安排以及与学生的沟通与交流。除了正常的课堂和日常的书写作业外，我也会寻找一些新的教学模式，比如邀请学科专家演讲、播放应用类的视频、开展算法实验与讨论、布置学期项目等。课堂上，学生们的肯定让我备受鼓舞。

我是一名IEEE的会员。在2019年至2021年间，我是IEEE信号处理协会（SPS）UVA分会学生主席，主要负责组织信号处理学术交流、邀请领域专家讲座、和辅助学院开展本硕士学科建设。2018至2019年，我担任协会副主席，负责宣传工作。在本科期间，我也活跃在各种学生活动、社会活动和科研活动之中。我曾担任过学生社团主席、热爱于志愿服务、参与并发起由国家立项的大学生创新创业项目（STITP）。

我热爱生活、享受每一个当下，愿一直怀抱着简单的感恩的心迎接积极向上的人生。