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Breast MRI Classification

碩士研究:2D 乳房 MRI 良性/惡性/正常三分類

Status
In progress
Type
Master's thesis
Classes
3

Overview概述

我的碩士研究。使用臨床的 2D 乳房 MRI 影像,訓練深度學習模型區分良性、惡性與正常三類。研究重點是在資料量有限的情況下,讓模型仍能穩定學到有判別力的特徵。

How it works運作方式

  1. 01臨床 2D 乳房 MRI 影像
  2. 02深度學習模型(PyTorch)
  3. 03良性/惡性/正常三分類

Challenges & progress挑戰與進度

醫療影像資料少、類別不平衡,又無法隨意擴充;目前主要在處理如何避免過擬合,並做出可信的評估。研究進行中,希望未來能整理成期刊論文。

ABOUT VINCENT.

電機系碩士生,研究 AI 醫療影像;喜歡把「能不能做得到?」變成真的東西。

NOW
M.S. EE · Yuan Ze Univ. (Year 2)
RESEARCH
Breast MRI classification
BASED IN
Taoyuan, Taiwan
MAIN TOOLS
Python · PyTorch · ESP32
01Story

我是傅宣文(Vincent),元智大學電機系碩士班二年級。研究領域是人工智慧與機器學習,目前的碩士研究是 2D 乳房 MRI 的三分類(良性/惡性/正常)。大學時的專題則是嘗試加速一個分析拍攝角度與構圖的 AI 模型。

研究之外,我喜歡做自己想用、但還沒有人做好的東西:讓電子紙閱讀器更適合看論文的 App、點幾下就能做出 Matter over Thread 裝置的韌體框架、讓一般螢幕也能看 3D 電影的同步發射器,還有一個要等你真的下床才會停的雷達鬧鐘。這些專案都還在進行中,這裡記錄的是它們目前的樣子。

02Education & research
  1. 2025 — NOW
    M.S., Electrical Engineering
    Yuan Ze University

    研究 AI 醫療影像:小樣本 2D 乳房 MRI 的良性/惡性/正常三分類。

  2. 2021 — 2025
    B.S., Electrical Engineering
    Yuan Ze University

    專題:加速一個分析拍攝角度與構圖的 AI 模型的推論速度。

03What I'm exploring
01
AI FOR MEDICAL IMAGING
在資料很少的醫療影像上,讓模型仍然學到可靠的判斷依據。
02
READING ON E-INK
電子紙很適合長時間閱讀,但看論文 PDF 很痛苦,所以我在做一個專門的閱讀器。
03
SMART HOME WITHOUT CODE
Matter over Thread 很好用,自己做裝置卻很難;我想讓它像 ESPHome 一樣簡單。
04
HARDWARE EXPERIMENTS
毫米波雷達、DLP-Link 同步訊號……想到「能不能做得到?」就動手試試看。

CONNECT.

想聊聊研究、專案,或一起做點什麼?直接寄信給我,或到 GitHub 看看我最近在做什麼。

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guest@vincentfu — terminal
Type help to see every command. Tab completes, Tab again cycles. Try lights off, summon ship, weather thunder or time set night.
guest@vincentfu:~$