医学影像技术医疗设备公司技术实习生实习报告

医学影像技术医疗设备公司技术实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家医疗设备公司担任技术实习生。核心工作成果包括完成5台CT扫描仪的软件升级调试，通过编写自动化测试脚本将故障排查效率提升20%，并参与3套DR设备的影像算法优化，使图像噪声水平降低15dB。期间应用了医学图像处理算法和设备通信协议，熟练掌握MATLAB进行数据分析，并运用故障树分析法解决2次设备硬件异常问题。提炼出模块化调试与数据驱动优化的方法论，可用于同类设备的快速迭代。

二、实习内容及过程

实习目的主要是了解医学影像设备的生产流程和临床应用，把学校学的图像重建算法、设备通信协议这些知识用上，看看实际工作是怎么干的。

实习单位是做高端影像设备的，产品线有CT和MRI，研发团队挺专业的，测试环境和实验室条件不错。

实习内容跟了两个项目。一个是7月10号到20号参与的CT扫描仪软件升级项目，主要是用C++调试设备驱动，优化图像传输协议。碰上一次数据传输丢包率超标的难题，临床反馈重建图像有伪影。我加班查了三天设备日志，发现是网络层缓存机制设计不合理，改了算法后丢包率降到了0.5%，伪影问题也解决了，最后测试报告里图像质量评分提高了12分。另一个是7月25号开始做DR设备的算法优化，用MATLAB处理1000组不同体位的DICOM图像，调整滤波器参数，把信噪比从45dB提升到52dB，工程师说这能帮临床做低剂量扫描。

困难是刚开始不太懂实际项目怎么管理需求，有时候被临时加的任务搞蒙，后来主动跟产品经理多沟通，学会用Jira看任务优先级才好点。另一个是设备硬件知识欠缺，8月5号排查一台设备报错代码0x12345时，完全没头绪，问了带我的老师才明白是传感器供电不稳，他教我用示波器看波形，这个技能回去得练练。

成果就是独立完成了5台设备的调试报告，参与优化的算法已经提交内部评审，要是通过能用在下一代产品上。最大的收获是知道怎么把论文里的理论跟实际产品结合，比如怎么在算法效率和硬件负载间做平衡。

职业规划上更清楚想往影像算法方向发展了，但感觉对硬件这块了解太浅，得找机会补补。

实习单位吧，我觉得管理上可以更灵活点，比如让我参与临床测试阶段就好了，现在觉得有点可惜。培训机制也一般，入职培训就一天，后面全靠自学和师傅带。岗位匹配度上，感觉我学的医学图像处理知识用得挺多，但设备维护这块就接触少了点。

建议他们搞个实习生技术分享会，让刚毕业的师兄师姐讲讲经验，肯定比我这瞎摸索强。另外可以出个设备基础操作手册，现在看技术文档太费时间了。

三、总结与体会

这8周在医疗设备公司的经历，让我把学校学的那些理论真正用上了，感觉像把书读活了。7月15号那天，我第一次独立调试完一台CT的重建参数，看到屏幕上出来的图像清晰度比之前高了不少，那种成就感挺真实的。这8周里，我算了大概200多组算法参数，改了30多个版本的传输协议代码，虽然有时候搞到深夜，但每次解决问题后的放松感也挺爽。这种把想法变成实际产品的过程，价值闭环得很彻底。

实习让我更清楚自己想干嘛了。本来对影像算法和设备维护都挺感兴趣，但后来发现我对算法那边更上头，尤其是7月28号参与的那个DR降噪项目，用深度学习预处理的办法，把图像质量提升了那么一大截，这让我觉得这个方向特别有前景。所以接下来打算在学校多啃几本深度学习相关的书，看看能不能把硕士课题跟这个结合，以后求职的时候也能跟人家聊得更具体。职业规划上，现在目标更明确了，就是做影像AI算法工程师，感觉这条路挺窄但挺专的，得下功夫。

行业这8年变化挺快的，AI辅助诊断、三维重建这些技术越来越重要。我实习期间碰到的一个案例是，有个医生用我们设备做的3D血管重建功能，在手术前规划路径省了不少事。这让我觉得，技术做得好不好，不光看算法，还得看怎么帮临床解决问题。未来行业肯定朝着更智能、更精准的方向走，个人也得跟上节奏，比如准备考个PMP证书，学学项目管理，以后跟团队合作能顺畅点。

最深的体会是从学生到职场人的心态转变。以前做实验失败了，可能抱怨两句就过去了，现在不一样，7月22号调试设备时遇到个硬件bug，拖了两天没解决，感觉自己责任特别大，那种压力是真真切切的。但也学到了抗压能力是得锻炼出来的，跟师傅和同事多沟通，主动去查资料，问题总会解决。这种经历比在学校考试重要多了。实习结束感觉收获特别大，至少知道了自己哪些地方还差点，比如设备原理还不够懂，软件工程那块也弱，这些都会成为我后续学习或者找工作的发力点。感觉这8周没白费，为以后打下了挺扎实的基础。

四、致谢

感谢实习单位提供的平台，让我有机会接触真实的医学影像项目。感谢导师悉心指导，在我遇到困难时耐心解答，特别是7月18号帮