學位論文

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    應用於視覺敏銳度預測之彈性化插入式模組
    (2022) 林鈺庭; Lin, Yu-Ting
    黃斑前膜(ERM)是一種由纖維膜覆蓋黃斑部引起的慢性眼疾，其臨床表現取決於膜的厚度及收縮能力，輕則毫無病徵，重則恐致中心視覺永久性喪失。手術是ERM唯一的治療方式，目前國際尚無制定最佳手術時機的標準，一般以患者術前視覺敏銳度(俗稱視力)受損的程度，評估其術後恢復的成效。有鑑於視網膜影像種類繁多、結構複雜多變、病灶隱蔽不易察覺，單憑我們肉眼觀察難以立即區辨視力的細微變化。近年來，深度學習在視網膜疾病檢測中的應用日趨成熟，但在疾病檢測的子類別中，與視力預測相關的研究卻寥寥無幾。因此，我們提出一個易於應用在各式骨幹網路的插入式模組，它結合了背景分割和特徵融合技術，有效整合骨幹網路每一區塊的輸出特徵。在僅有影像層級註釋的情況下，利用光學同調斷層掃描(OCT)、光學同調斷層掃描血管造影(OCTA)影像及視網膜厚度(RT)圖來預測ERM患者的視力。實驗結果表明OCT、OCTA影像及RT圖，其整體十折交叉驗證的平均準確度分別達80.558% (+8.176%)、81.502% (+5.502%)、82.534% (+7.112%)。隨後便利用Grad-CAM進行特徵視覺化，以輔助醫師及時診斷並採取適當措施。