白血球細胞分類:
基於機器學習的手機App應用
The Application of Deep Learning on White Blood Cell Identification Using Smart Phones
一、陳楷閎1091705
首先是這學期學到了不少機器學習的應用,也因為前幾個學期的基礎學習下,在這學期的學習以及未來可能面臨到更艱深的模型應用,我想老師已經為我們建立下良好的基礎。
在這項題目之前我們還有運用到K-fold的技巧去判斷8個類別的白血球,當時也卡了不下一個月,在一次次的技術突破都能感受到自己一步步的成長,常常一次的卡關會造就無數個問題的出現,是否要改變方法、前面的步驟是否有錯,當把所有問題逐一排查的時候回過頭發現問題還是卡在這裡,這種情況尤其在最後血APP程式時最能夠遇到,畢竟血APP已經是我一年以前的課程內容,雖然透過一個禮拜的上手有讓我短暫恢復記憶,但隨後而來的是如何讓手機上的軟體能夠運行AI才是難點,光是這點就卡了我快一個月,雖然這部分後來參考了某個網站上的內容有順利解決,不過也是因為這個主題學到了很多實戰上可能的應用,也學到了不少關於細胞的醫學知識。
另外想提的就是在之前的心電圖分析上,為了看懂心電圖我們上了課,也翻了書,花了很多時間理解心臟的各種疾病以及心電圖背後的運作方式,花了一整個暑假去為那個標示,雖然沒有餐與到之後的辨識內容,但過程中真的是讓我獲益良多,也為我在未來面對下一次的任務有了期待,不知道又會獲得什麼樣新知。
二、吳昱壬1091729
這次在元智大學資管系校內進行的專業實習,我負責開發一個白血球輔助判斷軟體,並利用AI模型訓練來判別白血球的類別。最後,我成功將這個軟體轉換到手機上。
這個實習讓我深刻體驗到人工智慧的應用對醫學領域的巨大貢獻。過去,醫生需要依賴顯微鏡和專業知識來辨識白血球的種類,這是一個費時且繁瑣的過程。但透過AI模型的訓練,我們可以以更快速且精確的方式判別白血球的類別,大大提高了診斷效率。
在開發過程中,我學到了如何應用機器學習和深度學習技術來訓練AI模型。這不僅需要對程式設計有一定的了解,還需要對數據處理和模型優化有所掌握。這讓我對AI的應用和技術更加瞭解,也提升了我的技術能力。
轉換到手機上的過程也是一個挑戰,因為手機平台有其獨特的限制和要求。我需要優化程式碼,以確保在手機上運行時的流暢性和效能。同時,我也學到了如何進行手機應用的開發和測試,這對我未來從事軟體開發相關工作非常有幫助。
這次專業實習讓我得到了實際的開發經驗,不僅加深了我對人工智慧的認識,還提升了我的程式設計和開發能力。我也意識到人工智慧在醫學領域的巨大潛力,它能夠幫助醫生更準確地診斷疾病,提高醫療效率,對於社會的發展有著重要的意義。我對未來的職業生涯充滿信心,並期待能繼續探索和貢獻於這個領域。