【記者林偌甯報導】斜視為雙眼無法對焦在同一位置的疾病，是我國常見的視力問題。秉持提升民眾發現斜視可能性的機率，義守大學資訊工程系教授王三元、電機工程學系教授吳榮慶，率領資工系二年級學生簡明志、劉耿賓開發「斜視測系統」，於2024綠點子國際發明暨設計競賽獲得銀牌。 角膜映光法是現代醫學最常用的初步檢測方法之一，患者需注視單一光源，醫生透過光源在角膜上產生的反光點位置與角度診斷，但此方法需由專業的醫師操作精密的檢測機器如紅外線攝影機、眼底照相機，不利缺乏醫療資源的地區。為此，義守大學團隊創建斜視測系統，讓民眾僅需使用手機自拍並上傳平台，便能在1.5秒內得到初步檢測結果。 團隊利用程式語言Python建置平台，結合機器學習模型Mediapipe、Mediapipe Iris提供臉部、眼睛與虹膜座標的特徵值，運算是否出現斜視。由於民眾可能在多個光源的環境拍照，眼部會出現數個反光點，加上華人的虹膜與瞳孔顏色相近，系統運算難度提升。團隊對此增加運算面積，將反光點的運算範圍從瞳孔擴大到虹膜，降低誤判機率。此外，對於缺乏光源的照片，團隊研發「虹膜中心判斷法」，以學習模型容易精準偵測的鼻樑中心點為基準，計算雙眼的虹膜中心與基準點的距離和角度，藉此判斷是否患有斜視。 實驗過程中，團隊研讀大量醫學論文，並蒐集約600個樣本供機器學習，試圖找到最佳拍攝距離，取得相對精確的檢測值。目前系統的準確率達78%，簡明志說明，團隊會持續蒐集樣本提升偵測精準度，希望減少醫師的工作負擔。中臺科技大學視光系助理教授柯青秀認為，系統需考量視力不佳的用戶，在裸視狀態下可能難對焦鏡頭。她進一步建議新增上傳動態影像的功能，可幫助醫師觀察視線偏移的程度，「如果上傳民眾5秒的正面影片，或許可以降低周遭亮度、角度的影響。」 談及系統的開發方向，團隊表示會持續與高雄醫學大學附設中和紀念醫院眼科部商討改善方式，如新增即時測量拍攝距離的功能、增加樣本數，期盼準確率突破90%，若未來結合醫院網站，讓疑似確診者從平台掛號，醫師也能透過平台取得患者的眼部資訊。柯青秀指出，此系統能包容一般鏡頭拍攝的影像，相當便利、友善，若未來開創具公信力的檢測平台，加速診斷效率，可提升民眾健康福祉。