得獎人簡介

得獎理由

• 於類神經模型學術研究方面，榮獲IEEE Fellow和科技部未來科技突破獎，足見學術研究之貢獻。
• 於人才培育方面，帶領多位學生獲得多項論文獎，充分展現對培育資訊技術人才之能力。
• 曾經擔任中華民國影像處理與圖形識別學會理事長，對我國影像處理技術發展有諸多貢獻。
• 長期擔任相關領域國際學會與多個國際期刊之重要職位，足見參選人於資訊學術研究的貢獻。

得獎感言

感謝委員的肯定，有幸能獲此殊榮!
  我從1990年開始研究類神經網路模型在醫學影像分析，當時人工智慧神經網路是非常不受重視的領域，曾幾何時，它竟然成為當今全球競相發展的技術。
  雖然神經網路在應用展現了前所未有的能力，但它同時也是步入實用的萌芽階段，其中潛藏的陷阱與限制，尚待我們逐漸去剖析與探究；更多的演算法突破與應用，亦尚待我們去創造與發覺。
  今天的得獎對我而言是一個肯定，也是一種激勵，激勵我在研究持續技術扎根，在人才培育盡更大的力量。感謝長期支持我的家人，身邊鼓勵的同事們，以及無數給我機會的師長與朋友們。

一開始只是想要突破馮紐曼(Von Neumann)的運算架構，學習第五代電腦的運算模式，卻栽進了神經網路電腦的運算研究領域。不斷思索神經網路架構的應用，並以找尋對人類有價值的應用為目標，成功大學電機系特聘教授兼計算機中心主任詹寶珠，力拚把神經網路技術架構帶入醫療跨領域整合應用，成功打造Alovas數位病理影像分析平台，為精準醫療寫下新頁。

「雖然病理影像能提供精準醫療在細胞層級的組織觀察，但病理影像數量龐大，診斷耗時費力，於是有了打造Alovas數位病理影像分析的念頭。」對精準醫療有高度期望的詹寶珠表示，Alovas數位病理影像分析平台提供全域病理影像(Whole-Slide Imaging, WSI)病兆區域標註，及病兆量化分析，包括淋巴球、油滴、纖維分析，可以協助病理師診斷分析，作為精準醫療參考的數據之一。

「要達到跨領域合作的成效，最重要的是合作雙方要能經常性地彼此深入了解與溝通。」詹寶珠觀察，跨域合作的困難常常在於，技術端無法精確掌握應用端真正的需求，或是難以深入體會應用端的使用情境。而使用端由於對技術不了解，以致未能精確合理的提出應用需求(例如，所提需求技術無法達到，或不知道技術實則可以幫忙)。

「有效的跨領域整合應該是建立在堅強的技術基礎，搭配領域知識的深度認識，經由應用需求情境的了解，帶入技術以確實發展在應用上具迫切需求的創新系統。」詹寶珠認為，深入理解對方的專業領域是跨域合作的基礎。多一點耐心，多一點溝通交流，試圖將技術與領域知識完整結合，才能讓跨域成果具有競爭力，並創造最大的應用價值。