一、明确 RP 的核心目标
英国博士 RP 的核心是回答三个问题:
- 你想研究什么?(明确的研究主题与问题)
- 为什么这个研究重要?(学术价值与创新点)
- 你将如何开展研究?(具体的方法与可行性)
导师和评审委员会通过 RP 判断:你的研究是否有意义、是否具备完成能力、是否与院校 / 导师的研究方向匹配。
二、RP 的标准结构(按顺序撰写)
1. 标题(Title)
- 简洁、精准,包含核心研究对象、方法或视角(避免模糊词汇)。
- 例:
- 差:《关于人工智能的研究》(太宽泛)
- 好:《基于深度学习的医疗影像分割算法在早期肺癌诊断中的应用研究》(明确对象、方法、场景)
2. 摘要(Abstract)
- 200-300 字,浓缩全文核心:研究背景、问题、方法、预期成果、意义。
- 作用:让导师快速了解你的研究全貌,需突出 “创新性” 和 “可行性”。
- 例:“随着老龄化加剧,早期肺癌诊断需求迫切,但现有影像分割算法准确率不足。本研究拟结合注意力机制优化 U-Net 模型,针对 CT 影像开发高效分割算法,旨在提升早期病灶识别率。研究将通过临床数据验证,为肺癌早筛提供技术支持,填补深度学习在细分场景的应用空白。”
3. 引言(Introduction)
- 背景(Context):介绍研究领域的大背景(如社会趋势、学术热点、现有问题),用威数据或文献支撑(例:“据 WHO 统计,肺癌死亡率居全球癌症首位,而早期诊断可使 5 年生存率提升至 70% 以上”)。
- 研究缺口(Research Gap):指出当前研究的不足(“现有算法对微小病灶的分割精度低,未考虑肺部组织结构的个体差异”),这是你的研究的 “立足点”。
- 研究问题(Research Questions):
- 核心问题(1 个):你最终要解决的关键问题(例:“如何优化深度学习模型以提升早期肺癌 CT 影像的微小病灶分割精度?”)。
- 子问题(3-5 个):拆解核心问题,更具体(例:“不同注意力机制对模型性能的影响有何差异?”“基于临床数据的模型泛化能力如何?”)。
- 研究目标(Aims & Objectives):
- 目标(Aims):宏观上要达成的结果(例:“开发适用于早期肺癌 CT 影像的高精度分割模型”)。
- 具体目标(Objectives):可量化的步骤(例:“1. 构建包含 1000 例早期肺癌 CT 影像的数据集;2. 设计 3 种融合注意力机制的 U-Net 变体模型;3. 通过对比实验验证模型性能”)。
4. 文献综述(Literature Review)
- 不是 “文献罗列”,而是批判性分析:梳理领域内的关键研究、主要观点、争议点,最终指向 “你的研究为什么有必要做”。
- 结构:
- 按主题分类(而非时间顺序),例:“现有肺癌影像分割算法可分为传统机器学习方法(如 SVM)和深度学习方法(如 U-Net),前者精度低,后者在复杂场景下泛化能力不足……”
- 明确指出 “缺口”:“尽管已有研究尝试优化 U-Net,但未针对早期肺癌的微小病灶特性设计适配机制,且缺乏多中心临床数据验证……”
- 关键:引用近 5 年的高影响力文献(体现对领域前沿的了解),并引用目标院校 / 导师的相关研究(显示匹配度,例:“Smith et al.(2023)在本团队提出的动态权重损失函数基础上,本研究将进一步结合注意力机制……”)。
5. 研究方法(Methodology)
- 这是 RP 的 “可行性证明”,需具体到 “如何操作”,让导师相信你能完成研究。
- 内容:
- 研究设计:定性(访谈、案例分析)、定量(实验、统计)或混合方法?例:“采用定量研究,通过对比实验验证模型性能”。
- 数据来源:
- 实证研究:数据如何获取(实验室实验、公开数据库、问卷调查、访谈对象)?样本量多少?伦理审批如何解决(如涉及人类数据,需说明符合 UK GDPR)?
- 理论研究:文献范围、分析框架(如 “基于福柯的话语分析理论,对 100 篇政策文本进行编码”)。
- 分析工具 / 技术:用什么方法分析数据?例:“使用 PyTorch 框架实现模型训练,通过 Dice 系数、交并比(IoU)评估分割精度,用 SPSS 进行统计显著性检验”。
- 步骤与流程:分阶段说明(例:“di一阶段:数据集构建(6 个月);第二阶段:模型设计与训练(12 个月);第三阶段:临床验证与优化(6 个月)”)。
6. 预期成果与创新点(Expected Outcomes & Contributions)
- 预期成果:具体的研究产出(例:“1. 1 篇高水平期刊论文;2. 优化后的模型代码开源;3. 为临床提供早期肺癌影像分割的技术指南”)。
- 创新点:这是 RP 的 “灵魂”,需突出你的研究与现有成果的差异:
- 理论创新:提出新理论、修正旧理论(例:“首次将‘空间注意力机制’应用于肺部微小病灶分割,突破传统模型对全局特征的依赖”)。
- 方法创新:开发新方法、改进技术(例:“设计动态权重损失函数,解决正负样本不平衡问题”)。
- 应用创新:拓展研究的应用场景(例:“将算法落地基层医院,降低早筛技术门槛”)。
7. 时间规划(Timeline)
- 按博士 3-4 年学制拆分阶段,合理分配时间(体现计划性)。
- 例(3 年制):
- 第 1 年:文献精读 + 数据收集 + 完成开题报告(9 月 - 次年 6 月);
- 第 2 年:模型训练与实验 + 中期汇报(7 月 - 次年 6 月);
- 第 3 年:结果分析 + 论文撰写 + 修改与答辩(7 月 - 次年 9 月)。
8. 参考文献(References)
- 格式统一(按院校要求,常用 Harvard、APA),引用前沿的文献(近 5 年为主,经典文献可适当引用)。
- 数量:15-30 篇(根据字数调整),避免引用低质量会议或非同行评审的文章。
- 关键:引用目标导师的研究(体现你了解其方向,例:“本研究将在 Jones et al.(2022)提出的自适应学习率算法基础上进一步优化……”)。
9. 附录(Appendix,可选)
- 包含补充材料:如详细的实验设计图、问卷初稿、数据样本等(非必需,仅当核心内容无法说明时添加)。