您好! 我是林汯錕,畢業於陽明交通大學生醫工程研究所(已改名為智慧醫電工程),碩論為神經網路結構搜尋最佳化應用於超音波脂肪肝檢測,使用具強化學習能力的神經網路架構搜索技術最佳化模型架構,成功降低約70%參數量,並透過統計分析顯著提升分類效能。於大學&碩士時期參與許多 AI 競賽、研討會,喜歡跳脫舒適圈與不同領域的人交流豐富閱歷,樂於接受挑戰,享受解決問題的過程。
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1.基於 FibroScan 量化指標之超音波早期脂肪肝檢測模型 2.Predicting emotions using channel attention mechanism on fMRI signal data 3.Analysis of Carpal Tunnel Syndrome: Simultaneous Ultrasound Median Nerve Segmentation and CTS Classification Enabled by Deep Learning 4. Constructing an Optimized Hyperparameter Model for Early Fatty Liver Detection Based on NASRL


SAM3 可輸入文字使模型預測出目標,但對於超音波肝臟影像而言 SAM3 表現極差 因此透過 Finetune SAM3 讓使用者可以輸入 Liver 讓 SAM3 找出肝臟 由於使用資料並不多且非醫生標註,因此效能有待提升,本研究重點為當使用者輸入超音波影像以及 Liver 文字給 SAM3 時可以正確找出肝臟位置。


將 vibe coding 應用於 3D CT 心臟肌肉影像分割


本專案開發「沖繩旅遊 AI 行程助手」,利用 n8n 串接 Gemini 與 RAG 技術,在 LINE 提供引導式對話服務。系統能產出包含地圖、天氣與穿搭建議的個性化行程,並將確認行程自動同步日曆與寄送郵件。結合記帳及 AI 生圖等 MCP 工具,打造「從對話到出發」的自動化體驗
