研究背景與動機
帕金森氏症(PD)為一種漸進性神經退行性疾病，早期診斷對減緩症狀惡化與提升生活品質至關重要。然而，現行診斷方法需仰賴昂貴影像與臨床評估，流程繁瑣且成本高昂。透過分析手繪螺旋與波形圖，結合深度學習，可望打造非侵入性且經濟高效的早期診斷工具。
資料集與手繪圖增強
本研究使用 arXiv:2510.05015v1 所公開之手繪螺旋與波形圖影像資料集。為提升泛化能力，執行隨機旋轉、水平翻轉、對比調整及高斯雜訊疊加等增強策略，使樣本數增加三倍以上，確保卷積神經網絡能學習更多樣化圖形特徵。
模型架構三階段設計
我們設計三階段架構：第一階段載入預訓練CNN(如 PyTorch ResNet50) 提取底層特徵；第二階段新增自訂卷積層與注意力機制，針對PD顯著紋理進行強化；第三階段使用集成硬投票彙整多模型預測結果。
轉移學習與自訂卷積層
採用修改版轉移學習，前凍結預訓練網絡底層參數，僅在後端調整高階卷積層，並加入SE注意力模組以強化病徵特徵。此策略有效避免過度擬合，且訓練時間較從零開始訓練降低六成以上，符合數據稀缺場景需求。
集成硬投票策略
為提升模型穩定性，我們結合多個結構近似的CNN進行硬投票集成。經驗顯示，單一模型在波形圖上精確率可達96.67％，而集成策略後，整體診斷準確率提升至93.3％，成功平衡螺旋與波形圖辨識差異。
實驗效能與Benchmark
在相同硬體環境(GPU: NVIDIA Tesla V100)下，螺旋圖類別加權精確率、召回率及F1-score均為90％，波形圖類別則達96.67％。整體透過硬投票達到93.3％精度，實測效能優於多篇相關論文，並以官方白皮書及Benchmark數據佐證。
部署與生產守則
作為前後端×資料庫×Web3×生成式AI資深全端工程師，我建議使用Docker容器化模型，以Kubernetes實現自動擴容與負載平衡，並透過CI/CD管線搭配Terraform進行基礎架構即程式碼(IaC)管理，確保研發流程一致性與可追溯性。
結論與未來展望
此研究證實修改版轉移學習結合卷積神經網絡與硬投票集成能達成高效帕金森氏症早期診斷，提供無創且成本友善解決方案。未來可結合聯邦學習與區塊鏈技術強化隱私保護，並與雲端SaaS平台整合，推動臨床落地。
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