真皮層及表皮層的界面形貌是皮膚癌等病變的重要指標，因此，以機器學習演算法偵測此一區域有很大的應用潛力。本技術以光學同調斷層掃描術來獲取皮膚數百微米深度的影像，於臨床上對活體組織可即時產生次微米解析度的斷層影像，而不需要做組織切片。並以卷積式神經網路對皮膚斷層影像分割出真皮層及表皮層之界面，可用以輔助

細胞等級之生物影像資料，往往需要做實體切片，才可獲得，本技術以超高解析度的三維斷層掃描術，成功的得到皮膚表皮及真皮層的細胞級層狀組織影像，並以卷積式神經網路做組織辨識，成功分割出真皮層及表皮層之界面，由於大多數的皮膚疾病/癌症均是由此界面開始，因此，此技術可說是對皮膚癌等疾病的精準醫療開啟了一扇新的

癌症在全球大多數國家，均是排名前二名的致命疾病，對癌症而言，大於80之癌症均屬於表皮癌(epithelial cancer)，是本團隊技術可加以診斷之範圍，包含:皮膚、心血管、消化道器官、軟組織等，藉由結合深度學習及即時三維高解析成像術做細胞等級資訊的深入分析，我們希望達成對惡性腫瘤做早期之診斷，