本專題研究是針對舌下影像的分割與辨識，透過拍攝舌下部位以此來做影像分割，並且辨識分割出來的影像是否符合冠狀動脈心臟病(coronary heart disease, CAD)。首先將舌下影像的多餘影像部分利用語義分割(semantic segmentation)切割掉，留下舌部的部分，這裡使用了 U-Net Model來進行分割，大部分圖像可以達到95%的IoU(intersection over union)，可以精確分割出舌下影像，接著再經由OpenCV對影像進行處理，降低舌頭的口水反光對機器判斷的影響，最後再經由卷積神經網路（convolutional neural network, CNN）的判斷陰性或陽性。