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建構出一套可以辨別房室往復性心動過速的深度學習-卷積神經網路，可以辨識正常心電圖與Avrt心電圖，與Avrt心電圖的類別，達到節省人力觀測心電圖，幫助醫生進行診斷
展覽的成果，獲得佳作

國立成功大學醫學資訊所畢業展

兼任助理 @ 教育部-高等教育深耕計畫數位創新學院實驗計畫coding-x

陳琮皓

運用2D影像重建3D模組，並將建成的空間模型做單一物件切割，再導入模組比對，達到物件辨識

國立中山大學資訊工程學系專題展覽

我，陳琮皓，一個努力、自信、朝著目標邁進的人，遇到困難會努力突破、遭遇挫折會再爬起、會從過程中檢討並予以回饋，面對問題找出答案，用此態度求學、就業、面對人生，找出適合自己的方向；對人生擁有抱負，這抱負既是我的目標，也是我的興趣，所以我有熱情，並引發新思維、新創意，逐步實現、發展，達到自訂的目標。

國立成功大學

國立中山大學

教育部-高等教育深耕計畫數位創新學院實驗計畫coding-x

兼任助理

教導跨領域學員接觸程式語言，包含Python、Java、Android、Machine Learning、軟體工程。

為了探討深度學習技術技術判讀醫學圖像的可能性，我們與國立成功大學心臟內科合作。我們概述了醫學圖像處理和圖像分析的機器學習中的一些相關挑戰。通過對大量醫學圖像的多卷積運算，從圖像中提取目標的特徵圖來做模組訓練。之後，我們得到一個預測模組，可用於協助醫學研究或醫學診斷。
我們從數據庫中提取單一疾病 - 房室折返性心動過速的傳統12導層心電圖，對收集來的，包含正常心電圖與患者心電圖做資料預處理，將圖像識別和深度學習技術應用於心電圖疾病預測並藉由正常心電圖與疾病心電圖的特徵來做到影像辨識。

106年度科技部工程司「數位經濟前瞻技術研發與應用專案計畫」

為加速國內產學研各界熟悉5G物聯網開放硬體與雲端系統開源軟體運作機制，本計畫將延續前期計畫「通訊系統開源軟體運作機制研究」的成果與目標，繼續相關的開源專題研究與虛擬化技術研究，以符合5G行動通訊之發展新興趨勢。同時協助累積台灣開源軟體開發實力，並訓練熟悉通訊開源社群運作方式人才，熟悉相關核心技術，為未來5G相關產業升級鋪路。

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