1. 本設計根據人體組織代謝及各項成分在癌症病變及正常組織之差異，設計了 雙光譜螢光影像，能有效提高癌症及正常組織反應之差異性，提高分辨之準確性。

2.本設計開發了數個與螢光影像在分辨癌症與正常組織高度相關的參數，這些參數經由收案測試，能有效分辨癌症與正常組織。本設計提供醫師由系統上觀察檢測區域與歷史案例在這些參數之表現相關性，利於醫師在診斷之輔助參考。

3.本設計開發了深度學習模型，能自動圈選兩頰上可疑之病變區域。此深度學習模型結合偵測與分割兩個單元，並在學習中融入資料強化訓練，提高圈選之正確性。相較於目前市面的系統，本設計為一首創之技術。其有潛力應用於口腔輔助篩檢，對高風險之兩頰提供自動偵測，提醒醫生可能遺漏之區域。

4.根據臨床醫師使用特性，整合手持式取像裝置，取像裝置控制器，及雲端儲存與分析平台，醫生可以將取像裝置與控制器單獨使用，方便攜帶外出，也可在連網時，由雲端平台進行大量案例之分析比較，作為診斷之參考。系統亦提供新案例累積收集及模型加強訓練之功能，利於醫師將確診案例累積至雲端平台，強化系統判斷之功能。

本參展系統為利用自體螢光影像於口腔癌輔助診斷。系統中嵌入影像紋理特徵，分析癌症病變與正常組織之特性，並包含一深度學習模型，可於口腔癌好發區之兩頰自動圈選可疑病變區域。

鱗狀上皮細胞病變或附屬器官細胞惡性腫瘤檢驗等等相關檢測或輔助治療應用。