林明錦孫強2026-05-072026-05-072022-07-06https://handle.ncl.edu.tw/11296/w8t8p4https://203.71.86.71/handle/123456789/10819口試委員：邱泓文 CHIU,HUNG-WEN;蘇家玉 SU,CHIA-YU;林明錦 LIN MING-CHIN 網際網路,開放日期為2022-07-22對於臨床醫生來說，頸部腫塊一直是具有挑戰性的課題。 在這些眾多診斷中，我們最需要警惕的是惡性頸部淋巴結轉移，主要是因為通常這代表預後較差的結果。 而除了病史和身體檢查，我們還可以使用超音波來檢測頸部淋巴結。 儘管超音波檢查有許多優點，但實際上仍是有缺點。 近年人工智能越來越常應用在影像診斷上。藉由神經網絡的深度學習我們可以弭補超音波先天缺點。 從臨床上頸部淋巴結腫塊患者收集超音波圖像，與其病史臨床診斷進行結合，再結合神經網路的幫助，我們運用GoogleNet以及AlexNet做轉移學習，準確率可以達到0.81及0.90的準確率，從理論上證實使用該模型來幫助提供圖像診斷的客觀建議。系所名稱：醫學資訊研究所碩士班thesis