在醫療器械公司做磁共振重建或序列工作是一種什麼樣的體驗？

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我目前在國內一個研究所讀研究生一年級，導師是做MRI重建的，課題組也有研究人員做序列方面的研究。現在研一基本在上課，研二才決定做MRI重建或序列這兩個方向之一。目前雖然對具體的科研內容也不熟悉，但是對企業（有核磁共振業務的醫療器械公司）這方面的工作更不了解（包括工作職位、內容和待遇）。希望可以得到前輩或師兄師姐的指導（自由暢談，不限於醫療器械公司，高校或科研院所工作也行），讓我可以有更清晰的目標。

其實沒有單獨的序列，單獨的重建。

硬體設備上採集到的數據重建，不同的採集方法有不同的重建方法和校正方法。如果要得到高質量的採用cs技術的圖像，也往往需要考慮序列方法和採集過程中的工程因素。

完全割裂兩者而專攻其一有可能會走偏哦

在此手動感謝並附議 @lieutenant的答案。

單純舉一個小例子：

如果我們考慮spectrum refolding帶來的雙刃劍，特徵信號增強以及潛在偽影，我們不僅必須知道相關軟體對時域信號進行傅里葉變換的細節，進而計算出偽影可能出現的位置，也必須知道信號採集是收到的客觀限制，例如prescan-delay, multiplicity of echo 等，對信號的強度與相位的影響。

軟硬兩方面兩手抓兩手都要硬啊！

個人感覺如果做MRI的圖像重建，研究所里主要還是圖像欠採樣重建演算法，包括並行成像（parallel imaging）壓縮感知（compressed sensing）之類的技術。學這些可能要對矩陣和最優化理論有點了解。

做序列的話偏工程一點，主要是寫代碼然後不斷調試。因為現有的序列已經比較成熟了（比如EPI FSE之類的），主要是校正各種偽影，補償各種eddy current，flow這些。學這塊要對磁共振物理原理有所了解。

某知名MRI製造商（GPS之一）現員工來說說我看到的企業相關工作。

序列設計，有專屬的team，就叫做PSD。如前面的答案所說，主要工作就是寫代碼來編譯實現各種序列，設計演算法來優化參數得到更好的圖像。一般來講需要比較深厚的核磁理論知識背景。一些有經驗的同事說，其實還需要有一些clinical的相關知識儲備，但當前我們公司的同事們還比較欠缺，不知道未來是否會提高相關的要求。就我司來講，這個team現在非常年輕化，招了很多剛研究生畢業的學生。所以題主如果想要畢業直接找工作的話，可以考慮。而且待在這個team也是虛榮感爆棚，每次出去都可以說，這是MR獨有的一個部門哦，CT和X-ray都沒有哦（額……

MRI重建，在我司是劃入Software Team的。比較偏碼農的工作，就是要好好啃代碼和演算法，然後就是coding和debug。就我個人而言，這個方向需要你對編程有比較強烈的興趣，甚至是熱愛。不然，長久地做研究下去會比較艱辛……另外，在學校做研究涉及的重建演算法和現在工程領域真正使用的，有一定的gap，有些演算法（比如壓縮感知）的實現，還需要非常大的努力。

至於公司待遇，因為我不是這兩個組的，我也不是很清楚……不過外企嘛，整體水平差不多，屬於吃穿不愁，買不起房買不起車（……）工作強度算是中上的水平，趕項目就會忙一些，其他時間就還好，正常上下班。

另，可以冒昧的問一下題主是哪個研究院的嗎？如果不想說請無視。

感想是懂一塊就了不起了怎麼可能同時懂method和recon 隨便懂其中一點的皮毛已經可以上班吃飯了你們要求太高了人在企業裡面就是一個螺絲釘哪需要懂這麼多我是沒見過有這種都懂人可能中國有吧

另外Method基本已經完蛋了學這個是虧本生意

磁共振重建或序列就是做磁共振成像的參數調試及後處理工作站吧。

GE在北京的磁共振那個點，剛畢業的碩士生，大概每個月工資一萬塊出頭，不管是電氣，系統還是序列重建那塊，每年加1000塊的樣子。考慮工作2-3年到跳槽加30%到50%。要去飛利浦那邊也差不多。所以你看工資並沒什麼吸引力。序列這塊知識本身是挺有意思的，但問題是這塊的知識是否可以在市場上有效兌換成金錢和職位呢？我覺得很困難。

最大難點在於序列工程師的供給較多，而單位的需要較少。臨床上最重要而常用的序列，如fse epi包括thrive等，早已成熟。而且序列工程師特別難轉行，這一點對公司很有利而對個人很不利。

如果你想一開始留給自己的職業生涯形成策略的話，你可以先找一個序列工程師的職位，但在工作以後，慢慢理解其他更加花錢培養的技能。比如系統工程師的知識，射頻知識和嵌入式軟體的知識，具體來說就是磁共振的系統指標的理解，射頻電路板和fpga的代碼編寫。這三塊的知識獲取需要花費單位的大量金錢，所以只要你每贏得一份知識，意味著你在市場上就越值錢，這對你是極其有利的，而對單位雖然從薪水跟你談判不利，但從對單位的貢獻角度，依然對它是有利的，因此單位並不會阻止你獲取這些知識。

先好好上研一的課吧，看你願意朝那個方面發展。如果是偏重於演算法、計算機編程，可能是利用物理原理和數學模型提出新的演算法或優化現有的演算法，利用現代計算機的CPU多線程或GPU編程來實現更新更快或更大數據量的演算法，使最後的結果更好。這樣在企業可能就是在研發部門，當個科學家或工程師（或者叫碼農），待遇、前景我就不了解了。還要看你個人到底有沒有興趣鑽研這個。有人干工作樂在其中，不怕苦不怕累；也有人干工作馬馬虎虎，業餘生活豐富多彩，兩者都不錯。