# 影片稿 ## 簡介白內障 根據世界衛生組織2021年的統計指出 全世界至少有22億人為視力障礙者 其中超過10億人的視力問題 是可以被預防或尚未得到解決的 全球罹患白內障人數 更是高達七千萬人 造成白內障的原因有許多種 年齡、遺傳或者是外力撞擊等 都有可能會造成白內障 其中老年性的白內障比例是最高的 根據Guo2014年的文獻指出 目前沒有藥物能夠治療白內障 唯一的手段是 透過手術將混濁晶體摘除 此外 也沒有藥物能成功預防白內障的發生 我們僅能透過定期檢查 並配合醫師指示 來減緩病情或者接受治療 除此之外，我們也能透過幾種方法 降低白內障的發生 例如 遠離紫外線 定期檢查 攝取含豐富抗氧化物質的蔬菜水果等等 ## 我們想做什麼 根據Pathak2016年的文獻指出 現有眼科醫療院所的診斷技術中 裂隙燈為最常見診斷白內障的儀器 但是裂隙燈 不易攜帶 檢測時間較長 也很昂貴 這些儀器特性使得 在部分醫療環境中產生很多不便 所以本研究希望 讓民眾透過智慧型手機或是電腦等可攜式設備 輕鬆簡易的自我檢測眼睛狀況 並且能夠讓醫療人員作為輔助參考 在環境受限的情況下 作為初步檢測的工具 ## 簡單說明CNN 本研究透過卷積神經網路來實現這個願景 卷積神經網路又名CNN 是現今最為廣泛使用在 處理圖像上的神經網路模型 透過模仿人類大腦的認知方式所建立的模型 此架構最大的優點在於 不需手動進行照片前處理 模型就會自動辨別重要特徵 且權重共享 可以減少運算時間和耗能 CNN的架構主要由四個部分所構成 分別是卷積層 池化層 扁平層及全連結層 前三層的功用主要是辨識重要特徵 最後一層則是做權重的學習 越多層的網路架構 學習表現會越好 但所消耗的時間也需要更多 ## 總結 經過多次實驗測試 我們的模型準確率高達90.8% 同時我們也架設網站提供使用者 藉由智慧行動裝置 就可以快速且方便的辨識出 是否有罹患白內障的可能性 藉此也提升民眾 對於白內障這項眼睛疾病的認識 若有罹患的可能性 便可儘速就醫 進行後續的治療 ## Demo 在我們的網站中 透過上傳動作一步驟 就可以進行白內障辨識 進入主頁面後 點選開始按鈕 就會進入檢測頁面 點選開始檢測按鈕 選取手機或電腦裝置中 想要辨識的眼睛圖片 這邊要特別注意 眼睛照片盡量避免反光 接著透過擷取視窗 進行擷取 將選取框對準眼睛周邊的範圍 正確框出範圍能加強辨識能力 確認擷取範圍後 點擊辨識 將會跳轉到結果頁面 除了辨識白內障外 也能在網頁中找到 白內障的相關資訊 有任何問題 在側邊欄找到我們 並且聯絡我們!