一種應用卷積類神經網路於顯微影像中辨識結核桿菌的方法，透過訓練一定數量已標記的數位彩色耐酸染色顯微影像，輔以迭代修正機制來自動識別結核桿菌。

"目前傳統的結核桿菌辨識方法，以像素為基礎偵測出結核桿菌後選區域，再萃取特徵值，交給以特徵為基礎的分類器作分類。利用傳統方法主要有以下缺點:
1)需要大量人工介入來設定參數2)以像素為基礎偵測率較低3)以特徵為基礎的分類器容易受萃取特徵之方法影響。
本技術提出一基於卷積類神經網路於顯微鏡結核桿菌

"結核病是一種已經存在上千年的傳染性疾病，根據世界衛生組織報告，結核病被列入2015年全球十大死亡原因前十名內。2015年，全球約有一千零四百萬宗新增感染案例，死亡數高達一百四十萬人，尤其在未開發及開發中地區最為嚴重。
本技術可有效幫助醫療人員減少時間成本從而加快獲得檢查結果；以台灣有319鄉鎮衛生