肝臟組織病理學圖像分析是確認肝臟疾病診斷的常用方法，目前的組織病理學圖像分析系統在提取形態特徵、有效區分癌症和正常組織方面具有其圖像處理分析的限制，此外，一些疾病類型的細胞甚至具有高度變化的特徵和模糊的邊界，一些案例如門脈區域分割，也需要參考周圍的細胞，所有這些特徵使得肝臟組織病理學圖像的分析非常具

"[HCC Detection]
本團隊所提出之"基於特徵圖空間限制方法之多倍率影像卷積神經網路"是基於參考多倍率影像資訊以提升偵測能力。此外，相較於一般的多倍率影像卷積神經網路，本團隊針對特徵圖進行空間資訊整合以提升分類任務中空間參考之特性以提升準確度。

在原發性肝癌(HCC

肝臟病理組織影像分析為臨床上確認肝臟疾病診斷與治療所必須，然目前病理組織影像分析方法 無法自動截取型態參數、辨別腫瘤與非腫瘤，對於肝臟病理組織影像分析須要分割擁有不同特性之各種不同病變細胞，且需要參考細胞周圍不同環境狀況等特性，目前亦仍欠缺有效之解決之道，造成目前肝臟病理組織影像診斷仍需要高度仰賴醫