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使用EfficientNet檢測糖尿病視網膜病變

為了解決眼科oph的問題，作者江至祥 這樣論述：

深度學習(deep learning，DL)的演化使得人工智慧（artificial intelligence, AI）影像辨識逐漸形成一種成熟的技術，利用DL來識別糖尿病視網膜病變(diabetic retinopathy, DR)是近年來的一大挑戰。糖尿病所引發的視網膜病變往往是導致失明的主要原因之一，其病變特徵有滲出物、出血、阻塞等特徵。因此，在初期症狀時就能發現其病症，並接受相對應的治療，可避免造成視網膜的永久性傷害成了非常重要的一環。眼底圖拍攝需要經過專業的儀器進行拍攝，然而在環境、設備、拍攝者都不同的情況下，導致圖片拍出來的規格都不一致，致使模型的準確度嚴重下降，即使透過品質篩選

挑出有問題的影像，也會讓訓練模型的影像大幅降低，間接影響模型的可信度。本文使用的前處理強化圖片特徵，其結果透過品質篩選器挑選出更多可供訓練的資料，且本論文改善EfficientNet模型來提升模組效能，使模型分類出無、輕度、中度、重度及增值型糖尿病視網膜病變，且改善後準確度從0.7727至0.7920。關鍵字: 深度學習、糖尿病視網膜病變、EfficientNet

桃園市北區國小導師對學童近視防治行為意圖及其相關因素研究

為了解決眼科oph的問題，作者林慧玲 這樣論述：

本研究之目的在探討桃園市國小導師對學童近視防治之健康信念、行動線索、自我效能、近視防治行為意圖之現況及相關影響因素。以桃園市北區某三個行政區109學年度現職之公立國民小學班級導師為母群體，採分層集束抽樣法以學校為抽樣單位，以自編結構式問卷為研究工具，共得有效問卷共341份，有效回收率97.7％。本研究重要結果如下：一、 研究對象社會人口學變項與對學童近視防治之健康信念、自我效能、行為意圖關係中發現：（一）在「自覺學童近視罹患性」有顯著差異的是「年齡」、「婚姻狀況」、「是否有子女」、「子女是否近視」等四項；（二）在「自覺學童近視防治障礙性」有差異的是「教育程度」、「服務年資」、「婚姻狀況

」、「是否有子女」等四項；（三）在「自覺學童近視防治之行動效益」有差異的是「是否有子女」；（四）在「對學童近視防治行動線索」有差異的是「教育程度」、「婚姻狀況」、「是否有子女」、「任教年級」、「是否參與學童近視防治研習課程」、「是否參擔任健康與體育領域教師」等六項；（五）在對「學童近視防治之自我效能」有顯著差異的是「年齡」、「是否有子女」、「子女是否近視」、「服務年資」、「任教年級」、「是否參與學童近視防治研習課程」等六項；（六）在「對學童近視防治行為意圖」有顯著差異的是「性別」，女性教師對學童近視防治行為意圖高於男性教師。二、 研究對象對學童近視防治之健康信念中「自覺學童近視防治障礙性」與近

視防治行動線索中之「外在線索」呈現顯著負相關，「自覺學童近視防治之行動效益」與「內在線索」呈現顯著正相關。研究對象對學童近視防治自我效能及健康信念中「自覺學童近視罹患性」、「自覺學童近視嚴重性」、「自覺學童近視防治之行動效益」，對於學童近視防治之行為意圖皆呈現顯著正相關。三、 研究對象社會人口學變項中的性別、對學童近視防治之健康信念的行動效益及對學童近視防治之自我效能等變項，能有效預測對學童近視防治行為意圖，其變異量之解釋力為42.6％，其中「對學童近視防治之自我效能」對學童近視防治行為意圖影響力最大、其次為「性別」、再其次為「自覺學童近視防治之行動效益」。本研究依結論提出對未來教育行政單位及

學校之建議與改進方針，以提高研究對象對學童近視防治之行為的實施。