四肢末端腫脹在川崎症相當常見，是川崎症的五大診斷要件之一，依據我們的研究結果約有90％的病童會出現此症狀。我們也發現白蛋白會降低，且降低的程度與疾病的嚴重度有明顯的正相關，因此我們依此理論基礎發展出可以偵測水分（腫脹）與血紅素（發紅現象）及氧氣的光學方法。提供非侵入性快速區別方法，一秒鐘即可以區別。

我們使用輻射基底類神經網路來對川崎症症狀進行智慧自動分類。所即時量測到的組織水分、含氧血紅素、缺氧血紅素及組織血氧濃度的數值將作為類神經網路的輸入數值。使用300名受試者進行類神經網路的學習訓練，其敏感度高達80.00 ，陽性預測值高達82.76 ，以及正確率高達81.32。

本協助診斷套組利用光學偵測系統。使用者可以自行即時偵測各項數據之後，將得到機器上所偵測數值。再將數值透過藍芽無線傳輸到筆記型電腦或手機APP連傳上專屬設計之網頁，經過類神經系統運算即可迅速得知協助診斷判定之結果。

1.欲媒合之產業領域：電子與光電、生技醫藥。2.欲媒合項目：技術合作、技術轉移、技術協助。

【接受實體與線上媒合】1.媒合時間：每週一 10:00-12:00/15:00-17:00；每週二 10:00-12:00；每週四 10:00-12:00。2.實體媒合地點：高雄長庚紀念醫院 川崎症中心(高雄縣鳥松鄉大埤路123號)。3.線上媒合方式：確認團隊與廠商需求後，主辦單位將發送會議連結予雙方使用。