A equipa de Inteligência Artificial da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau (FCA-UPM) foi convidada para participar na Conferência Internacional de Computação Gráfica 2023 (CGI2023) em Shanghai. O artigo “A HYBRID SUPERVISED FUSION DEEP LEARNING FRAMEWORK FOR MICROSCOPE MULTI-FOCUS IMAGES” (Uma estrutura de aprendizagem profunda de fusão supervisionada híbrida para imagens multifocais microscópicas) de Yang Qiuhui, aluna do Curso de Doutoramento em Tecnologia Informática Aplicada, sob a supervisão do Professor Ajunto da FCA-UPM, Tan Tao, ganhou o prémio de melhor artigo da sessão especial “Processamento, melhoria da qualidade e análise de imagens médicas 3D”.

A Conferência CGI é uma das conferências internacionais anuais mais antigas na área da computação gráfica, que tem como objectivo estabelecer uma plataforma global de intercâmbio académico, convidando os investigadores a partilharem as suas experiências e novos resultados nas áreas da computação gráfica e da realidade virtual. A conferência deste ano focou-se no uso de tecnologia 3D para melhorar a qualidade, o diagnóstico e a análise, bem como na aplicação de tratamento de imagens médicas, melhoria de imagens médicas, emparelhamento de imagens e avaliação de qualidade. A CGI2023, co-organizada pela Universidade Jiaotong de Shanghai e pela Universidade de Sydney, conta com o apoio da Sociedade de Computação Gráfica (CGS) e pertence à Conferência CCF-C da Federação Chinesa de Computadores. Os artigos desta conferência serão publicados nas seguintes revistas de âmbito académico: “The Visual Computer”, “Lecture Notes in Computer Science”, “Virtual Reality and Intelligent Hardware” e “Computer Animation and Virtual Worlds”.

O artigo premiado propõe um modelo de supervisão híbrido para a fusão de imagens multifocais microscópicas. Segundo este estudo, através da introdução de campos de deformação artificial, reforça-se a capacidade de generalização dos modelos em relação aos campos de deformação reais, e a desfocagem da micrografia multifocal é efectuada através da adopção do método de simulação do movimento da lente para simular diferentes áreas de desfocagem na imagem a alinhar, aumentando assim a estabilidade do modelo. Em comparação com alguns algoritmos de alinhamento tradicionais, o modelo extrai características de imagem multifocal mais ricas e estáveis. Os resultados da experiência mostram que o modelo da UPM melhora efectivamente a precisão do alinhamento e a fusão de imagens multifocais microscópicas. Este estudo reveste-se de grande importância para o sector da saúde, prevendo-se que possa fornecer aos médicos e investigadores imagens panorâmicas mais precisas, claras e completas, contribuindo para o diagnóstico médico e o desenvolvimento da investigação científica.

A FCA-UPM promove activamente a integração interdisciplinar de tecnologias de inteligência artificial e imagens médicas, formando talentos interdisciplinares que utilizam tecnologias de inteligência artificial para desenvolver imagens médicas, contribuindo para o tratamento e diagnóstico de imagens médicas. A FCA-UPM oferece ainda o Curso de Licenciatura em Informática, o Curso de Licenciatura em Inteligência Artificial, o Curso de Mestrado em Big Data e Internet das Coisas, o Curso de Doutoramento em Tecnologia Informática Aplicada, o Curso de Doutoramento em Descoberta de Drogas Impulsionada por Inteligência Artificial, e o Curso de Doutoramento em Tecnologia e Inovação Educacional que têm como objectivo principal a formação integral de talentos de licenciatura, de mestrado e de doutoramento, desenvolvendo a integração interdisciplinar em várias áreas, tais como ciência e tecnologia, medicina, educação, entre outras, realizando o trabalho de investigação científica inovadora e promovendo o desenvolvimento da indústria, da academia e da investigação.