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AI APPLICATION DEVELOPER

何畅金

计算机视觉与 AI 方向研究生

何畅金

我把 AI,做成好用的软件。

我是一名开发者,也是计算机视觉与 AI 方向的研究生。

目前,我主要研究如何让人工智能理解三维影像,同时也在尝试把这些模型真正做成可以使用的产品。从图像分割、2D/3D 可视化,到 RAG、LLM 和结构化报告,我希望把算法、工程与真实场景连接起来。

我本科读的是土木工程,后来转向电子信息与人工智能。这段经历让我习惯从零进入陌生领域,也让我越来越享受一件事:把复杂的问题弄明白,再把它讲简单、做出来。

科研和写代码之外,我长期保持健身、骑行和长跑的习惯。摄影与视频剪辑也是我很喜欢、也很擅长的事情——我享受用镜头记录生活,也享受通过画面、节奏和叙事,把一个想法完整地表达出来。

我也热衷于开源、探索新的 AI 工具,并记录和分享自己做过的项目、踩过的坑和学到的东西。

我希望长期做的事情,是创造真正有用的 AI 产品,也让复杂的技术变得更容易理解、更有趣。

实习与项目经历

江门市中心医院大楼

放射科 · 驻院科研

江门市中心医院

医学影像数据与 AI 研发实习

2025.07 — 2026.07

  • Python
  • 数据工程
  • RAG
  • 本地 LLM

驻院参与肝癌术前风险预测研究,开展文献调研、跨科室数据对接、多源临床数据治理及本地 RAG 系统研发,形成从研究需求分析到数据集构建、智能病例辅助筛查的完整项目实践。

原始候选患者
约 3.4 万
有效研究病例
1400+
临床指标匹配病例
约 1000
从临床问题,到 AI 实践查看完整经历
华润燃气 CR GAS 企业标志

实验室横向项目 · 工业视觉

基于 YOLO 的燃气场景火焰智能检测

合作企业 · 华润燃气有限公司

2026.05 — 2026.09

  • Python
  • PyTorch
  • YOLO
  • OpenCV

面向厨房及燃气设施周边场景的安全监测需求,基于企业提供的真实图像开展数据预处理与 YOLO 火焰目标检测,实现可见火焰的识别与位置定位,探索计算机视觉技术在工业安全场景中的应用。

  1. 01图像整理与预处理
  2. 02火焰识别
  3. 03目标位置定位
让视觉算法走进工业场景查看项目详情

科研项目 · 三维医学影像

多中心 PPGL 三维 CT 分割与误检抑制

2024.10 — 至今

合作单位

  • 江门市中心医院
  • 北京协和医院
  • 中国医科大学
  • Python
  • PyTorch
  • MONAI
  • 3D Segmentation

从三中心原始 CT 数据处理与数据集构建出发,研发解剖先验引导的三维联合分割模型,结合动态上下文训练与多解剖锚点验证,提升病灶分割精度、误检控制及跨中心泛化能力。

PUMCH 验证集 Dice
0.948
239 例测试 CT · 假阳性数
398 → 13
跨中心分割验证
3 中心

误检抑制后,保留测试集全部 248 个真实病灶。

从数据治理,到跨中心验证查看研究详情
不同 MRI 序列的影像示意,非本项目患者数据
MRI 示意图,非本项目数据

实验室横向项目 · 多模态医学影像

多序列 MRI 肿瘤分类与多模态特征融合

2025.03 — 2026.05

合作单位

  • 江门市中心医院
  • 东莞东华医院
  • Python
  • PyTorch
  • MONAI
  • 3D ResNet18
  • PyRadiomics

负责 680 例患者原始多序列 MRI 数据整理、第三方标注协作及质量验收,基于多分支 3D ResNet18 研发多尺度特征提取与自适应融合模型,结合影像组学实现肿瘤分类及内外部验证。

患者数据规模
680
融合模型 · 内部测试 AUC
0.874
融合模型 · 外部测试 AUC
0.845
从标注质量,到特征融合查看项目详情

我做过的作品

一个值得被认真讲述的项目。

我想展示的不是功能清单,而是如何把技术拼成一条完整的使用路径。

FULL-STACK MEDICAL AI

PPGL
Assist

from scan → understanding → report

a product case study

medical AI, with care

Full-stack AI Medical Imaging Application

PPGL Assist

一个从影像数据管理、AI 分割与 2D / 3D 可视化,到结构化报告和医学知识问答的一体化应用系统。

  • CT case management and access control
  • AI segmentation with 2D / 3D imaging visualization
  • Structured reporting and RAG medical Q&A
Medical AIRAGFastAPIVue
读这个项目的故事

我常用的工具

技术只是让想法落地的方式。

我选择工具时,更在意它如何支持一个可靠、清楚、可迭代的 AI 应用。

AI / LLM

From model capability to retrieval and local inference.
PyTorchLangChainRAGvLLMOllamaMilvusFAISS

Backend

Services, APIs and dependable data layers.
PythonFastAPIJavaSpring BootMySQLRedis

Frontend

Clear interfaces for complex technical workflows.
VueTypeScriptVite

Engineering

A practical workflow from local build to delivery.
DockerLinuxGitGitHubCodexClaude Code

研究与一些收获

把研究能力,带进工程实践。

这些不是首页的中心,但它们让我习惯以更细致的方式理解复杂问题。

Publication

Radiology: Imaging Cancer

First Author · 论文已投稿

Award

第二十一届中国研究生电子设计竞赛

技术类竞赛二等奖

Patent application

嗜铬细胞瘤与副神经节瘤医学图像分割方法和相关装置

已受理 · 第二发明人

Patent application

面向三维医学图像的目标检测方法和相关装置

已受理 · 发明人之一

写下来的学习

一些正在生长的笔记。

关于 RAG、Agent、模型服务与构建 AI 产品时的思考,会慢慢留在这里。

全部笔记

RAG · Draft

RAG:从检索到可用答案

笔记框架已预留,后续将整理检索、切分、召回与评估的实践经验。

打开

AI Agent · Draft

构建可控的 AI Agent 工作流

用于记录工具调用、状态管理与可靠性设计方面的学习与实践。

打开

LLM Systems · Draft

本地 LLM 推理服务的工程化思考

围绕 vLLM、模型服务与应用集成的待整理主题。

打开