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介绍中心

       人工智能应用技术研究中心面向国家人工智能发展战略需求和区域产业升级趋势,聚焦人工智能核心技术及其在医疗健康、智能制造、智慧城市、数字治理和产业服务等领域的融合应用,开展关键技术研发、系统平台建设、场景示范与成果转化。

       中心以“A赋能行业创新发展”为核心目标,围绕数据智能、智能感知、智能分析、辅助决策、流程优化及全周期管理等实际需求,重点推进人工智能技术在多行业、多场景中的应用落地。依托团队在人工智能算法、计算机视觉、多模态数据融合、大数据分析、医学影像处理、智能检测、工业视觉、设备故障诊断、生产流程优化及信息系统开发等方面的技术积累,持续推动智能识别与诊断、智能检测与控制、预测性维护、智能报告、辅助决策、数字李生及行业大数据分析等 方向创新发展。

       中心致力于打造集科学研究、技术开发、应用验证、成果转化、企业孵化和人才培养于一体的人工智能应用技术平台,服务温州区域创新体系建设以及数字经济、生命健康、智能制造等产业发展,形成具有温州特色、辐射长三角及全国的人工智能应用创新高地。

科研团队信息 (主要科研人员简介)
蔡璟教授
· 香港理工大学医疗科技及资讯学系系主任
· 香港理工大学医学物理及智能肿瘤学讲座教授
· 香港理工大学温州技术创新研究院副院长
· 人工智能应用技术研究中心主任
· 国际医学物理组织会士
· 美国医学物理学会会士
黎田教授
香港理工大学医疗科技及资讯学系
助理教授
人工智能应用技术研究中心副主任
马宗锐博士
香港理工大学博士后研究员
人工智能应用技术研究中心助理主任
黄御华博士
香港理工大学博士后研究员
项目策划
· 联合温州本地医疗机构开展智慧医疗应用示范
· 研发AI辅助诊疗关键技术
· 优化肿瘤放射治疗方案
· 建设医疗数据治理与模型验证平台
· 开展工业视觉与智能检测研发
· 推进生产流程智能化优化
· 开展技术示范、咨询服务与联合研发
· 推进成果转化与专业人才培养
研究方向
· 人工智能算法与多模态数据分析
· 智慧医疗与精准诊疗应用
· 工业视觉与智能检测
· 智能制造与流程优化
· 行业大数据与智能决策支持
· 智能系统开发与成果转化
研究成果
先进肺功能成像及辅助治疗系统
       本项目开发了一种基于CT影像的肺功能成像及辅助治疗系统,利用人工智能算法分析肺部结构及呼吸动力学,生成通气和灌注功能图,无需放射示踪剂即可辅助临床诊断与个性化放疗决策。该系统准确度达80%以上,成本降低90%,已获第50届日内瓦国际发明展银奖,并与多家医院开展临床试验合作。
DermaScan一一人工智能皮肤损伤诊断系统
       本项目开发了一套基于人工智能的皮肤损伤一体化诊断套件,通过标准化成像设备采集患处照片,利用深度学习算法在90秒内自动给出放射性皮炎或烧伤的实时分级结果。该系统解决了传统诊断主观性强、耗时长的痛点,将诊断时间从平均30分钟缩短至90秒,诊断一致性提升至85%以上,与香港及内地多家知名肿瘤医院开展合作。
虚拟对比增强MRI智能诊断系统
       本项目开发了一套基于人工智能的虚拟对比增强MRI系统,利用深度学习模型,仅需无对比剂的多参数MRI即可预测生成虚拟对比增强图像,实现肿瘤检测、分期、靶区勾画等功能。该系统消除了传统造影剂注射带来的肾毒性、过敏风险及沉积隐患,准确率达88.7%,节省高达90%的检查成本和50%的扫描时间。目前该技术已收集39家医疗机构2187例鼻咽癌数据,荣获第49届日内瓦国际发明展金奖,并已获得中美专利授权及TSSSU等多项资助。
实时超高质量多参数4D-MRI成像与配准系统
       本发明涉及超高质量多参数四维磁共振(4D-MRI)实时成像系统及图像配准方法,通过AI驱动的双监督变形估计模型(DDEM)和端到端神经网络,实现肝脏等腹部肿瘤的高清实时成像与运动估计,有效解决呼吸运动伪影难题,用于精准放疗运动管理。
可解释性AI模糊系统与医学特征选择方法
       本发明围绕TSK模糊系统与标签松弛技术,开发了一套可解释性强的AI分类与特征选择方法体系,包括标签模糊松弛特征选择、轻量化TSK模糊分类器及在线领域自适应分类等核心技术,专攻医学小样本数据建模,有效提升影像组学预后预测模型的可靠性与泛化性。
AI影像组学与多组学预后预测系统
       本发明开发了一套基于CT/MRI影像组学及多组学融合的预后预测方法,通过量化肿瘤异质性与整合多模态数据,用于鼻咽癌等头颈癌患者的自适应放疗决策、远处转移预测及严重毒性事件预警,实现精准患者分层与个性化治疗。
鼻咽癌放疗后急性口腔黏膜炎多组学智能预测系统
       本项目开发了一套基于AI的鼻咽癌放疗后重度急性口腔黏膜炎预测系统,通过整合影像组学、剂量组学及临床多组学数据,在放疗前即可精准预测患者发生重度口腔黏膜炎的风险。系统基于464例多中心患者数据开发并完成外部验证,预测性能优于传统临床模型。该技术可辅助临床制定个性化预防与干预策略,改善患者生活质量和治疗依从性。
基于磁共振指纹(MRF)的精准放疗计划框架
       本项目开发了一种基于磁共振指纹(MR Fingerprinting,MRF)的新型放疗计划框架,通过时间分辨磁共振指纹(TR-MRF)和四维磁共振指纹(4D-MRF)技术,实现腹部肿瘤(如肝癌)的自由呼吸状态下同时定量T1/T2参数成像与呼吸运动管理。该技术无需外置呼吸门控即可获得高质量的多参数功能影像,为精准放疗靶区勾画和运动管理提供全新解决方案。
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