澳门理工大学计算机应用技术博士学位课程研究团队提出基于人工智能深度学习的创新算法，提高胸部X光影像自动疾病分类的准确性，学生钟泽丰，与讲师杨旭、副教授王雅鹏、副教授吴冠祺和副教授罗吴蔓合作研究，于国际权威学术期刊《Computers in Biology and Medicine》发表学术研究论文《Image Projective Transformation Rectification with Synthetic Data for Smartphone-Captured Chest X-Ray Photos Classification》，为澳门大健康产业发展作科研支持。

《Computers in Biology and Medicine》是计算机学、生物学和医学领域的交叉学科期刊，介绍计算机在生物科学和医学领域的应用所取得的革命性进展。期刊同时收录于SCIE和Scopus等国际知名数据库。属生物(前7.61%) SCIE Q1、计算机科学、跨学科应用(前16.36%) SCIE Q1、工程学、生物医学(前16.67%) SCIE Q1、数学与计算生物学(前7.27%) SCIE Q1。

目前，胸部X光被广泛应用于疾病检验与诊断，研究团队运用电脑人工智能领域的深度学习技术来逐步实现数码胸部X光影像的自动疾病识别。研究成果使用了前沿计算机和人工智能技术，包括深度卷积神经网络、集成学习、遗传算法、图像处理技术等，所研发出的算法模型能显着提升在胸部X光胶片翻拍影像上的准确率，为智慧医疗、远距离诊断以及胸部X光自动疾病分类算法的普及贡献力量。