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未來科技館 深度強化學習框架使用超音波影像診斷腋窩淋巴結狀態
強化學習模型直接根據經驗制定控制策略，以預測學習過程中的狀態和獎勵。 因此，我們設計了一個包括超音波影像、不同動作和獎勵的醫學影像環境，使代理在此環境中學習以提取腋窩淋巴結區域並評估狀態。 我們提出的方法的性能達到了 83.6 的準確度、88.6 的靈敏度和 89.0 的特異性。
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AI與IOT應用 未來科技展 應用結構性腦影像之精神疾病輔助診斷平台
腦影像診斷平台透過網路提供一腦影像評估與思覺失調症診斷的線上平台。此平台為應用本團隊開發之可解釋性的深度學習網路分類器，針對使用者上傳的灰質與白質腦影像，提供具臨床參考價值的思覺失調症診斷結果。其診斷結果不僅包含該腦影像是否為思覺失調症，本平台能更進一步視覺化呈現腦區的結構性異常位置。
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未來科技館 智慧型偏頭痛預警及神經電刺激輔助治療系統
偏頭痛病患佔全世界約6.4億人(15)，台灣約有175萬(9.1)，本團隊開發一智慧型偏頭痛預警及電刺激輔助治療系統，結合本團隊新開發之石墨烯乾電極和適應性即時腦波去雜訊技術於穿戴式腦機介面裝置，運用人工智慧學習找出最適生理指標並建置頭痛預警系統，整合神經電刺激技術對偏頭痛患者進行輔助治療回饋。
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AI與IOT應用 未來科技展 人工智慧肝臟腫瘤偵測方法
本技術為一種利用人工智慧中近幾年蔚為潮流的機器學習所開發出的肝臟腫瘤偵測技術。高倍率影像提供較多細節，但是視野範圍較小；相反的低倍率影像視野範圍較大，但缺乏細節。本技術對兩種倍率的影像分別進行分析處理，再將處理結果結合後，放入另一類神經網路進行肝癌腫瘤偵測，達到自動化，以提升醫師效率及輔助醫師診斷。
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