Sharpness 區域性影像特徵
D. 第二年預計完成的工作項目
隨著第一年計畫的進行，原本在第一年計畫書（即原始計畫書）所預先擬定之第二年預計 完成的工作項目必須做適度修改。以下，我們先行列出在第一年計畫書所預先擬定之第二年預 計完成的工作項目做為審查參考。接著，我們列出新的第二年預計完成的工作項目，並以說明 的方式與原始計畫書中第二年預定完成的工作項目條列比較。
第一年計畫書中所擬定之第二年預定完成之工作項目(for reference)
(1) B-mode 影像、Color Doppler 影像與參數影像之收集：持續第二年新病例之收集及整理 加入新資料到資料庫中；
(2) 持續 CBDS 形變模型與 Cell-competition 形變模型之最佳化的研究，重點在於 missing edges 與 weak edges 問題的克服；
(3) 尋找與檢驗以 CBDS 形變模型與 Cell-competition 形變模型所求得之輪廓的幾何特徵；
(4) 幾近不受系統參數影響之 sharpness 區域影像特徵之尋找；
(5) 結合幾何特徵與區域影像特徵之功能；
(6) 開發與比較 Logistic Regression Function、Support Vector Machine 和類神經網路等分類 器的效能；
(7) 創新應變影像技術之改進與實現 (8) 應變影像臨床效能及適用範圍評估
(9) 應變參數及其他參數之結合與最佳化設計
(10) 評估腫瘤血管性容積比影像分析的使用工具及流程，必要時修改之。
(11) 腫瘤血管性容積比資料統計分析，完成近 1200 例時之統計分析，將程式定案 (12) 臨床測試。
新的第二年擬完成之工作項目
(1) B-mode 影像、Color Doppler 影像與參數影像之收集：持續第二年新病例之收集及整理加入 新資料到資料庫中；
說明：與原始計畫書中第二年擬完成工作項目(1)的規劃相同。
(2) CBDS 形變模型之開發
說明：此項工作原本預定於第一年計畫中完成，但為了協助腫瘤血管性容積比與應變影像 特徵的擷取，在第一年中，我們更改了原有開發 CBDS 形變模型的規劃，而發展了 3D/2D-series Cell Competition 演算法。CBDS 形變模型的開發則延至第二年完成之。
(3) 2D Cell-competition 形變模型之最佳化的研究，重點在於 missing edges 與 weak edges 問題的 克服；
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(4) 尋找與檢驗以 CBDS 形變模型與 Cell-competition 形變模型所求得之輪廓的幾何特徵；
說明：此項工作在第一年已有初步成果，將於第二年計畫中持續進行。
(5) 幾近不受系統參數影響之區域影像特徵之尋找；
說明：在原始計畫書中，區域影像特徵之尋找以 sharpness 特徵為主。在新的第二年計畫中，
我們將尋找多種類的區域影像特徵，並力求其不受系統參數影響。
(6) 結合幾何特徵與區域影像特徵之功能；
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(7) 開發與比較 Logistic Regression Function、Support Vector Machine 和類神經網路等分類器的 效能；
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(8) 創新應變影像技術之改進與實現
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(9) 應變影像臨床效能及適用範圍評估
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(10) 應變參數及其他參數之結合與最佳化設計 說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(11) 評估腫瘤血管性容積比影像分析的使用工具及流程，必要時修改之。
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(12) 腫瘤血管性容積比資料統計分析，完成近 1200 例時之統計分析，將程式定案
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。
(13) 臨床測試。
說明：此項工作與原始計畫書的規劃相同。