理學院國際交流與國際移動人才培育計畫

因嚴重特殊傳染性肺炎的影響,4月30日研究計畫「多元智慧深度數據分析與應用」正式獲得通過後,儘管個別老師的研究群仍正常運作,但團隊成員並未召開正式的聚會。近日疫情趨於穩定,計畫團隊於6月上旬辦理聚會討論,另擬於6月下旬召集另一場次的會談。研究成果方面,智慧型的影像處理是研究團隊的工作目標之一,目前部分團隊成員正著手進行中文古文書的影像處理,以右側圖一中的畫面為例,分為三類的基礎研究工作: 第一項是為個別漢字建立圖形檔案資料庫;第二項則是處理所掃描的古文書的畫面,以分割個別漢字;第三項則是將個別漢字轉換成標楷體。

第一項工作是一件基礎且長期的目標,工作內容為累積如右側圖二方塊中的一群的「之」字不同寫法的圖形檔案。以機器學習技術為基礎,若累積足量漢字的不同寫法,則可以應用機器學習技術、讓機器學習認識漢字,進而利用機器學習成果,把其他漢字古文資料建立為文字檔案。第二項工作則是為了未來應用而鋪路,給定如圖一的影像,將一頁的影像切割成個別漢字方塊;如圖三所示。第三項工作並不需要另外提供圖檔來示範,這一項工作是把類似圖二中不同寫法的漢字圖形都轉換成標楷體,以做為將來不同的應用,例如將原本古文書本改以標楷體出版,而不必額外配置人力進行字形編輯作業。

 

 

 

 

 

 

 

 

目前,上述作業均順利進行中,希望未來可以建立一套古文辨識系統,並發表相關論文。在系統的研發過程中,讓大學部學生和碩士班研究生參與不同部分的研發作業,亦達成人才培育的任務。

除了進行中的研究工作和人才培育之外,資訊科學系彭彥璁助理教授的研究團隊發表了以深度學習技術來辨識肺部X光片中是否有異狀的學術論文。論文資料如下:

H.-J. Chen, S-J. Ruan, S.-W. Huang, and Y.-T. Peng, "Lung X-Ray Segmentation using Deep Convolutional Neural Networks on Contrast-enhanced Binarized Images," Mathematics, April 2020.

肺部X光片是檢驗包含COVID-19等相關肺部疾病的重要工具。過去需依賴人類專家來判讀病人的胸腔X光片,找出可能的病灶。現在可利用深度學習技術,由電腦系統來協助人類專家進行判讀,對於醫療診斷的效率和準確率都有顯著的助益。