# 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!