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數位與醫學的人工智慧影像處理技術：Python 實務

為了解決深度學習介紹的問題，作者黃正達,蔡旻嶧,王旭正 這樣論述：

　　【重點大綱】   　　基礎醫學影像系統：認識醫學影像系統中，會使用到影像處理的醫學影像技術，其中包括了電腦斷層掃描、核磁共振成像、正電子掃描、超音波等等，並了解其原理與應用．另外也介紹 DICOM和PACS，可以瞭解在醫學系統中，如何透過統一的標準進行影像傳遞與應用。   　　數位影像處理：運用大量的Python語言以及OpenCV，可以快速了解數位影像的處理技術，如影像的存取、呈現、剪裁縮放與旋轉、對比亮度的調整。影像註冊與分割技術也是醫學影像中的重點，透過註冊、對位的方式，可以觀察手術前後的變化，並介紹機器學習與深度學習應具備的基本知識，以利第三部分的應用。   　　醫學影像處理技

術與應用：專注於醫學影像處理的技術與應用，從醫學影像分割開始讓讀者一步步進入該領域，透過邊緣檢測或以區域為主影像分割技術開始介紹，並介紹其實際應用方法。   專業推薦   　　「智慧醫療」為全球醫療發展趨勢，政府相關部會近年來高度重視並積極推動。本書正是學習醫學影像的大數據分析與人工智慧技術的基礎工具書。值得一提的是，最後以Python這套程式語言搭配OpenCV套件來進行影像處理的實作，更是手把手學習數位影像處理技術的捷徑。透過這本書，讀者可以迅速掌握數位醫學影像的關鍵技術。——元智大學資訊學院特聘教授兼院長，臻鼎科技集團-元智大學大數據聯合研發中心主任　詹前隆

深度學習介紹進入發燒排行的影片

應用深度學習於肺部疾病的輔助鑑別診斷之研究

為了解決深度學習介紹的問題，作者鄭友維 這樣論述：

近年來，隨著台灣目前各項科技技術的進步與發展，人工智能對研究解決不同領域挑戰的方式產生顯著的影響，尤其是在醫療領域。由於嚴重特殊傳染性肺炎的發生，讓肺炎又受到了高度的關注。據我國衛生福利部的調查，國人死因統計當中，肺炎位居前三，而肺癌更是癌症死亡率之首。導致肺部疾病的成因很多，菸害與空氣汙染更是佔了不少比例，因此早期發現與治療成為了存活的關鍵，而胸部X光檢查是肺部疾病檢查最常見的診斷方法，但X光圖像需要經過培訓的放射科醫生來解釋，目前因為疫情的爆發，平日大量的影像也使醫事放射師和放射科醫師的工作負擔大幅增加，造成我國檢驗量能不足的現象，此外，在解釋時也可能因為各種因素導致結果誤判，因此需要一

個可靠的解決方案。本研究以阿拉伯的卡達大學(Qatar University)及位於孟加拉的達卡大學(University of Dhaka)的研究團隊與巴基斯坦和馬來西亞的醫生及合作者所共同創建的醫療圖像數據庫實施研究，利用卷積神經網路對醫療影像建構分類模型，透過卷積神經網路自動提取特徵的能力，以及良好的分類性能對四種類別的圖像進行分類，除了原始的卷積神經網路外，在輸出分類影像時，將卷積神經網路的分類替換為結合支援向量機，建構兩種分類模型並以交叉驗證、混淆矩陣、ROC曲線與Kappa係數對模型進行各項驗證與評估。研究結果顯示，透過成對樣本T檢定得知分類模型之間的準確率與ROC曲線下面積皆無顯

著差異，透過交叉驗證兩模型的平均準確率皆高於87%以上，平均ROC曲線下面積也高達0.97以上，具備良好的分類性能，此外，兩模型的Kappa係數值也高於0.82，具備良好的一致性，可供醫師作為輔助診斷之工具及參考。

圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決深度學習介紹的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

智慧走私漁獲辨識系統

為了解決深度學習介紹的問題，作者陳俊佑 這樣論述：

海洋資源豐富但並非取之不盡，海洋保育工作需要引入資訊科技來提高其執行成效。走私漁貨為嚴重破壞我國海洋資源的重要原因之一。傳統上走私漁貨的查緝方式是在對海上的漁船或是進港中的漁船進行安檢時，以人工方式辨識漁貨的種類是否非正常海域可捕獲的魚種。然而走私漁貨魚種眾多，以人工方式查緝往往難以快速正確辨識走私魚種。近年來卷積神經網路技術發展迅速，在影像辨識任務的準確度方面已超越人眼。因此，本論文應用目前最新卷積網路在影像分類與物件偵測的技術來協助走私漁貨的查緝工作。我們以漁業署所公告的走私漁貨種類作為辨識目標來進行卷積網路模型訓練，透過物件偵測技術找出漁船上拍攝漁貨影像中的每個個別漁貨影像，再對此漁貨

影像進一步進行走私漁貨卷積網路模型辨識。我們並透過神經網路模型視覺化技術來驗證走私漁貨卷積網路模型訓練的正確性。希望本論文研究所發展的技術可以即時辨識走私漁貨，協助海巡署執行查緝走私任務，有效提升及幫助海巡署勤務的推行。