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基於多視野卷積神經網路之息肉狀脈絡膜血管病變偵測

為了解決眼科縮寫oph的問題，作者陳擁銘 這樣論述：

根據世界衛生組織統計老年性黃班部變病已是造成全球人類失明或視障的第三大主因。人口高齡化的問題是台灣近年來的現象，老年性黃班部變病也成為國人失明的主要原因之ㄧ。息肉狀脈絡膜血管病變(Polypoidal Choroidal Vasculopathy, 縮寫PCV)是老年性黃班部變病的一種亞型，息肉狀脈絡膜血管病變的特徵在形狀上大小不一且具有多數分支的血管網路，在末端上有高螢光性的肉狀囊腫結構(Polypoidal Lessions)，又稱為息肉(Polyps)。息肉狀脈絡膜血管病變的邊界通常有模糊的問題存在，使得醫生在標示病變區域時，相當花費精力與時間，因此我們提出一個電腦自動化輔助系統，在I

CGA(Indocyanine green angiography，眼底循血綠血管攝影)影像上輔助醫生標示PCV變病區域，透過系統的輔助能減少醫生的負擔。我們的系統使用卷積神經網路進行 PCV病變偵測，最大優點是不需要人工設計特徵，透過大量的訓練資料讓電腦自動學習有代表性的特徵，我們希望此系統能協助醫生標示病變區域，透過電腦系統的輔助能讓執行效率提高。我們採用EVEREST的資料庫進行實驗，並且系統在PCV病變偵測表現上比現有方法有更高的準確度。