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2022眼影進入發燒排行的影片

利用機器學習進行青光眼預測

為了解決2022眼影的問題，作者黃馨儀 這樣論述：

青光眼 (Glaucoma) 為不可逆的疾病，會慢慢地喪失視力且不易察覺，嚴重會導致失明，又被稱為眼睛的隱形殺手。青光眼不能只以單一種類資料進行診斷，而目前青光眼的預測多是以眼底圖 (Fundus) 使用影像處理、形態辨識及深度學習 (Deep Learning, DL) 的方法為主，未見有學者以影像及文字資料運用於青光眼預測。針對文獻的不足，我們提出多元卷積學習網路 (Multi-Modal Convolutional Learning Network, MMCLN) 透過眼底圖及文字醫令結合卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 與機器學習法

(Machine Learning, ML)，如邏輯斯回歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (Support Vector Machine, SVM)、決策樹 (Decision Tree)，發展出新的預測模型。實驗設計分四個部分，實驗一為使用純文字建立的機器學習 (ML) 模型，實驗二為使用純影像建立的深度學習 CNN 架構模型，實驗三及實驗四為結合文字 (醫令) 與影像 (眼底圖) 建立的多元卷積學習網路 (MMCLN) 模型。經過實驗，其結果顯示 MMCLN 與純文字的 ML 或純影像的 CNN 相比，其正確率 (Accuracy) 皆提升了約 10%，因此本研

究所提出的 MMCLN 模型除了可以運用於多種類資料外，也展現了結合深度學習與機器學習，並運用於青光眼預測的潛力。