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內容大綱：

 

        深度學習是最受歡迎的電腦相關技術之一，且特別適用於影像分析。相較於基於人工設計特徵之傳統影像分析技術，深度學習能自動學習與找尋特徵，且顯著提昇影像辨識效能。

 

        近年來，深度學習應用於醫學影像分析的研究陸續被提出。在此演講中，鍾老師將分享過去幾年所累積一些經驗於採用不同深度學習技術於不同醫學影像：

 

(1) 骨盆X光影像之髖部骨折偵測：此為分類問題，探究如何引入生成競爭網路(generative adversarial networks, GAN)來建立一個預訓練模型，以克服在不充足的醫學影像數量下仍可訓練得到一個好的模型。

 

(2) 腎臟病理切片影像之腎絲球偵測：此為物件偵測與影像切割問題，此部分則是引入GAN於物件偵測與影像切割程序裡，以改善預測效果。

 

(3) 肺腺癌病理切片影像之腫瘤氣道擴散偵測：此為物件偵測問題，這部分著重在數位病理全切片影像的應用，並進而結合臨床病人資料以進行癌症復發分析。

 

 

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蔡毓舜博士 bct@ym.edu.tw, 謝謝。