演講主題：「碎形分析」與「醫學影像應用」
主講人：中興大學資訊工程系 黃博惠院長
本次演講主要是在介紹由主講人與研究團隊開發出的一個系統，其主要目的為以腫瘤細胞切片照片做出屬於第幾期攝護腺癌的判斷。這個系統主要可以分成兩塊技術，第一部分是影像處理的部分，而第二部分為資料探勘的領域。
在影像處理的階段中，首先先引進碎形的概念，將照片進行碎形分析，並轉換成一些參考用的數值，這技術其實跟影像處理中的空間轉換是一樣的道理，只是將轉換方法套入碎形的公式。而資料探勘的階段，則是根據過去已知的各期攝護腺癌症之照片，經過第一階段的轉換所得到的數值，設計出一個分類模型，讓模型去學習每一期癌症的特徵，之後新資料進入時只要看他的特徵是屬於哪一類，便可判別出屬於癌症的哪一期。
為了滿足這樣的技術，主講人首先介紹了何謂碎形。與傳統幾何學不同，碎形主要是拿來描述一些乍看之下是不規則形狀的東西，例如雲；但碎形有一個特徵便是其每個細微處均與母體的形狀相似，例如雪花便是由一個正三角形，每一邊中間1/3處再往外長出一個正三角形；每個長出來的正三角形，一樣再其中1/3處再長出更小的正三角形...而自然界中許多事物的形狀，雖然乍看之下不是很有規律，但在微觀下也有一定程度的符合這個特性，故最後主講人使用這個概念當作他們技術的基礎。
不過，也不是任何癌症或其他病變都可以用碎形做出正確的判別，因為不同的症狀，有時主要的判別特徵不是形狀，而是顏色、亮暗...等，有些甚至不是視覺上可以找出的差異，要再經過其他方法來驗證判別，所以這套方法也無法應用在所有病徵上。至於建立分類模型的技術，這部分比較簡單，且主講人並未詳細說明，這裡就不多加註解了。
唯一令人稍有疑慮的，便是其資料(照片)數量以資料探勘的實務上來說有點少，且均由同一醫院所提供，又無法確定會不會是同一個病患的照片，比較讓人會質疑其預測正確率之可信度。不過扣除掉這點，其實黃院長也提到一點是資料探勘的實務上常常會遇到的有趣問題，就是有時餵入的資料本身就有人為因素的錯誤，例如演講中說的就是醫生有時為了安慰病人，會將介於兩級之間的病狀當作比較輕的一方；而電腦相對來說就比較「冷酷」，若預測的結果只是稍微比較偏向嚴重的一方，就會說的比較嚴重。
這樣系統的完成，或許對未來會有相當大的影響；不過，從我們過去聽到的一些經驗來說，做醫療相關的系統，大多會遇到幾個問題：1. 責任較為重大，因為可能會牽涉到一些醫療糾紛。2. 能不能真的上線使用。因為對醫生來說，這樣的系統其實是有點在取代他們的專業，勢必會受到一些反彈；這樣的情況其實在其他資料探勘的實務應用上也會發生，而如何能有效推動便是一大課題。只能希望或許等未來資訊技術更發達時，在醫療產業上也能比較接受使用這樣子的技術。
