| 作品介紹 |
近年來機器學習已經被廣泛使用在各項醫療領域輔助診療，有鑑於機器學習與圖像技術的成熟，因此本系統嘗試將機器學習加以應用於糖尿病足潰瘍傷口的輔助診療上。
在糖尿病足潰瘍圖像評斷上，我們將參考目前臨床常用之定性評估方法，由糖尿病足國際工作組織(International Working Group on the Diabetic Foot, IWGDF)開發之評斷系統:PEDIS指標資料以及內科部新陳代謝科之醫師評斷，來分析具體圖像訊息，將訊息透過影像處理與機器學習的技術，發展計算圖像潰瘍尺度等資訊之系統。
在此之外，未來為大量數據分析提供數據資料，我們會將資料錄入至資料庫系統，也將建立可以獨立進行分析計算的軟體，藉由影像分析技術分析傷口之變化程度，進行傷口面積、形狀、長寬比對及圖像整合，再利用資料庫內的圖像特徵，以及圖像本身進行智慧學習系統的模型建立，輔助醫護人員對傷口潰瘍程度的初步評估，進一步自動化追蹤潰瘍程度變化與進展，達到客觀且科學化之輔助臨床診斷之最終目的。
本系統目前已將三分類(潰瘍、縫合、因血管堵塞而造成的腳部發黑)抓出，分析、分類糖尿病足潰瘍照片，用戶可以將圖像導入網站，當圖像出現多個開放性傷口會做出判別和標示出位置的xy數值。未來將以現有傷口分類別增加相關資訊，像是前後傷口比較。運用腳部模型，從比例實際計算出實體的傷口大小範圍數據，提供醫師更詳盡的紀錄內容。 |