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本實驗室致力於人工智慧與先進光學影像技術的跨領域應用，以解決臨床實際需求，開發非侵入式、即時且高準確的智慧診療系統。
透過深度學習演算法賦予光學系統「大腦」，使其不僅能「看見」生理結構，更能「診斷」疾病風險，實現從醫院端的手術導航到居家端的健康快篩全方位智慧醫療佈局。
核心研究領域
我們運用最前沿的 AI 模型架構，解決傳統醫學影像分析中數據稀缺與判讀耗時的問題：
1. 智慧癌症分級與手術導航
利用光學同調斷層掃描 (OCT) 取得腫瘤或血管影像，結合卷積神經網路 (Convolution Neural Network)，自動從圖像中學習特徵。
此外，利用少樣本 學習（Few-Shot Learning）與生成模型 (Diffusion model) 解決醫學影像標註資料不足與提升對微小病灶的辨識能力，實現術中即時分級。
• 臨床應用：腦部手術、肺癌診斷與指褶微血管影像檢測。
2. 腦科學與神經認知分析
利用功能性近紅外光光譜術 (fNIRS) 捕捉腦血氧動態，導入生成對抗網絡 (GAN) 進行數據增強與訊號還原，解碼大腦認知狀態。
• 臨床應用：創傷性腦損傷診斷、精神疾病輔助評估、失智症早期篩檢、 偏頭痛分類。
3. 普及化精準健康篩檢
開發可攜式、無輻射的智慧檢測裝置，加入影像處理技術，將醫療級檢測帶入 社區與居家。
• 臨床應用：光學骨質密度儀(OBD)、智慧膚質動態分析。
透過深度學習演算法賦予光學系統「大腦」，使其不僅能「看見」生理結構，更能「診斷」疾病風險，實現從醫院端的手術導航到居家端的健康快篩全方位智慧醫療佈局。
核心研究領域
我們運用最前沿的 AI 模型架構，解決傳統醫學影像分析中數據稀缺與判讀耗時的問題：
1. 智慧癌症分級與手術導航
利用光學同調斷層掃描 (OCT) 取得腫瘤或血管影像，結合卷積神經網路 (Convolution Neural Network)，自動從圖像中學習特徵。
此外，利用少樣本 學習（Few-Shot Learning）與生成模型 (Diffusion model) 解決醫學影像標註資料不足與提升對微小病灶的辨識能力，實現術中即時分級。
• 臨床應用：腦部手術、肺癌診斷與指褶微血管影像檢測。
2. 腦科學與神經認知分析
利用功能性近紅外光光譜術 (fNIRS) 捕捉腦血氧動態，導入生成對抗網絡 (GAN) 進行數據增強與訊號還原，解碼大腦認知狀態。
• 臨床應用：創傷性腦損傷診斷、精神疾病輔助評估、失智症早期篩檢、 偏頭痛分類。
3. 普及化精準健康篩檢
開發可攜式、無輻射的智慧檢測裝置，加入影像處理技術，將醫療級檢測帶入 社區與居家。
• 臨床應用：光學骨質密度儀(OBD)、智慧膚質動態分析。
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如果你對 「機器學習與深度學習」、 「醫學影像處理」 或 「生醫光電系統」 有興趣，歡迎加入我們！
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