Page 10 - 林口醫研部2023年9月電子報
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頂 尖 論 文 暨 優 秀 論 文
▾ 頂 尖 論 文 ( 篩 選 原 則 為 : I F ≧ 2 0 , 或 該 領 域 排 名 前 5 % 之 論 文 )
Quantization of extraoral free flap monitoring
for venous congestion with deep learning
integrated iOS applications on smartphones: a
diagnostic study
IF= 15.3 (領域百分比: 0.94%)
INTERNATIONAL JOURNAL OF
SURGERY
第一作者：顯微重建整形外科許韶芸醫師
指導作者：顯微重建整形外科高煌凱醫師
即時，動態性，量化的術後監測對於顯微皮瓣重建手術至關
重要。目前此項監測多半仰賴臨床觀察者目測觀察。此方式
的的缺點為主觀，無法量化，監測標狀浮動等等，且需耗費
大量人力。目前可用的量化監測儀器則有操作複雜、昂貴、
需要專業人力操作等缺點；應用於顯微皮瓣監測時無法進行
長時間、即時、多次性的監測。
本研究利用人工智慧(Artificial intelligence)進行深度學習(Deep
learning)建立模組；針對靜脈阻塞時顯微皮瓣的狀態變化進行
分析，並整合為智慧型手機的應用程式，最後結果顯示，此
應用程式為一個準確、機動性、容易操作的客觀皮瓣監測工
具，能 夠 避 免 以 人 力 監 測 的 主 觀 誤 差 ，減輕臨床負擔。此
外，此技術也能夠精準量化顯微皮瓣的顏色變化，以供科學
研究及統計分析之用。
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