學位論文
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Item 利用卷積神經網路對黃斑部病變的視力進行預測之研究(2021) 柯竑亨; Ke, Hong-Heng黃斑部皺褶，是一種慢性眼疾，經常發生在年長者身上，患者視網膜的黃斑 部會產生皺摺，進而影響視力。不過，雖然已知此疾病對於視力有非常重大的影 響，但在同樣患有此疾病的患者當中，卻可能擁有不同的視力分布，有些病人的 視力可能僅僅只有 0.1，有些病人卻能夠擁有高達 1.0 的視力。視力的差異難以單 純地依靠肉眼檢視醫學影像來判斷，因此，以深度學習為基礎的電腦視覺將可能 是一個有效之方法。深度學習在這幾年來可以說是蓬勃發展，尤其是在影像辨識方面更是有著相 當優異的表現，本論文將使用 Resnet18、Resnet50、MobilenetV2、ShuffleV2 這四 種神經網路來加以分析，透過卷積神經網路強大的圖形識別能力，來幫助我們找 到在患有黃斑部皺褶的病人的黃斑部之中影響視力最為關鍵的部分。本論文所使 用的資料集是採用台大醫院眼科所提供的 angio retina 影像，它是一種使用了光學 原理成像的眼底血管影像，由於本論文中所使用到的資料集較難以蒐集，所以在 數量上比較稀少，因此除了針對資料集做了資料增強來增加資料集的數量外，另 外還有使用投票法、K 折交叉驗證等方法，來提升模型的表現，在實驗的最後， 本論文採用了 Grad-CAM++這個工具，使訓練結果可以視覺化，以熱像圖的方式 描繪出卷積神經網路所關注的區域，希望此有助於眼科醫師的臨床判斷。