徐佳佳探索兒童心臟病因 膺雷傑納隆科學獎STS學者

徐佳佳（Ellen Xu）是聖地牙哥聖德爾諾特高中（Del Norte High School）12年級生，研究項目「用於川崎病診斷的深度卷積神經網絡」（A Deep Convolutional Neural Network for Kawasaki Disease Diagnosis），膺選為2023雷傑納隆科學獎學者。今年秋季她將進入史丹福大學（Stanford university）深造，未來繼續追求對電腦科學、數學和跨學科領域的興趣。

徐佳佳表示，川崎病（Kawasaki disease）是世界上大部分地區兒童獲得心臟病的主要原因，主要影響五歲以下的幼兒。然而，它仍然是一種很容易被遺漏的臨床診斷，會導致可怕的後果，包括冠狀動脈瘤甚至死亡。 這項研究首次開發了用於川崎病臨床體徵診斷的深度學習方法，使用可以在智能手機設備上輕鬆拍攝的照片。 這可用於協助臨床醫生進行診斷，從而降低其發病率和死亡率。

從技術層面來講，川崎病(KD)是兒童罹患心臟病的最常見病因，由於其與其他兒科疾病的臨床表現相同，因此很容易被忽視，從而導致心肌梗塞或死亡的風險。KD仍然是一種臨床診斷，沒有診斷測試，但有一些經典的檢查結果可以在照片中捕捉到。 本研究旨在開發一種深度卷積神經網絡KD-CNN，以將KD臨床症狀的照片與其他兒科疾病的照片區分開來。

為了創建數據集，她和課題組的同事們採用了眾包圖像，和從 Internet公共域下載的創新組合。 然後使用來自VGG-16的遷移學習對KD-CNN進行預訓練，並在KD數據集上進行微調，並探索了補償有限數據的方法以提高模型性能和泛化能力。KD-CNN是CNN在醫學上的一種新應用，有可能幫助臨床醫生將KD與其他兒科疾病區分開來，從而降低KD的發病率和死亡率。

在COVID-19大流行期間，高中學子能夠取得這樣的成就很不容易。徐佳佳表示，很榮幸被認可為雷傑納隆學者。未來她將繼續追求對科學和項目的迷戀，以解決有意義的問題，並結識其他科學愛好者。

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