工作場所&meeting
開始製作專題後，老師提供了1509b實驗室的空間，實驗室是一個比較安靜的空間，設備也很齊全，可以在裡面工作一整天。平時因為上課時間集中，而且是個人專題，所以比較常在家完成工作，不過有課程的日子就會使用老師提供的實驗室，讓我能在空堂把握時間做一些進度。
除此之外，老師提供了電腦讓我執行程式，平時我可以透過遠端連線的方式操作電腦，專題工作都在此部電腦上執行，需要的檔案和資源也放在這部電腦中。因為使用遠端連線的方式，平時我能用老師的機器執行程式，而自己的電腦可以做其他的進度，工作上十分方便。
除了平時的工作進度外，meeting也是工作中重要的一環。我和另一位同學會一起在每週三下午和老師meeting，地點是有投影幕的1616研討室。Meeting前先把當週的進度上傳至雲端，老師會先瀏覽過，然後meeting 就採報告的方式，讓大家能為目前的進度給建議或修改方向。meeting後需要整理會議記錄，這份紀錄可以幫助自己理解下一周的目標，也是未來回顧進度的參考資料。
我覺得這樣的工作環境和氛圍，是很有條理並且高度自由的，很高興能在這個團隊中學習。
工作內容介紹
這個專題主題是利用腦部磁振造影（MRI）影像去建立模型，想利用此模型來判斷病人是否罹患高血壓、糖尿病、憂鬱症以及是否需洗腎。專題會使用深度學習的方法去辨認每一位患者的腦部影像，透過特徵擷取和權重調整等來分類有罹患疾病或正常的影像。因為腦部影像透過磁振造影取得，會是三維的影像檔案，醫師在分析上會比較耗時，所以此專題的目的希望能輔助醫師的判斷。
這次專題最終目標是撰寫一個方便醫療人員使用的系統，操作者需要匯入影像，而程式最終會回報是否患病。完成建置環境之後，一開始先將病患的資料用來訓練模型，看看最初尚未調整過的模型效果如何。因為發現訓練完的模型判斷上準確度並不理想，所以接下來的時間嘗試調整參數和統一圖片格式等方法，希望提升精準度。
這學期的工作主要為撰寫程式，我會透過不斷修正模型的內容，讓成果接近預期效果。在工作期間要進行多次實驗，去慢慢理解應該如何改善模型的精準度和穩定度。
學習資源與開發環境
專題中的分類模型來自於monai。monai是一個開源的醫療框架，有許多預先訓練過的模型，能加速訓練，也能夠更有效率處理斷層掃描的圖片，較傳統的做法更容易尋找病灶。其網站介紹了安裝方式和模型教學，有很充足的學習方向和詳細的範例，這個專題中大量使用到monai網站的資源。