Project Details
Abstract
本計畫以深度學習和臨床應用的綜合視角為基礎，專注於視網膜血管影像分析，涵蓋資料處理、模型開發、應用測試及輔助工具開發等多個面向。透過收集國內外公開資料庫(如DRIVE、HRF、STARE等)及醫療機構的眼底鏡影像資源，首要影像清理與標註工作。本計畫將深入探索眼底鏡影像的醫學影像分析，提出一種基於對抗式學習與自注意力機制的多類分割框架實現動脈、靜脈與背景的高效多類分割。對抗式學習框架中，生成器與判別器的多通道設計針對動靜脈及背景進行雙重優化，確保生成結果的分類精度與結構一致性，並且透過自注意力機制提升模型對動靜脈交叉區域與細微結構的學習能力。此外，本計畫將通過學術論文發表展示研究成果，促進智慧醫療領域中AI技術的應用轉型，達成學術與臨床的實際運用效益。
Project IDs
Project ID:PB11407-13857
External Project ID:NSTC114-2221-E182-055
External Project ID:NSTC114-2221-E182-055
| Status | Active |
|---|---|
| Effective start/end date | 01/08/25 → 31/07/26 |
Keywords
- Diabetic Retinopathy
- Automated Segmentation
- Adversarial Learning
- Self-Attention Mechanism
- Arteries and Veins
- Multi-Class Segmentation
Fingerprint
Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.