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🧬基礎班
🔹NumPy / Pandas / Matplotlib:分析病歷資料
🔹OpenCV:胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測等
🔹Keras深度學習建模:分析基礎影像
🔹CNN 模型:辨識手寫數字
🔹CNN 影像辨識 + 遷移學習優化:新冠肺炎X光分類
🔹實作:視網膜糖尿病病程分級
🧬進階班
🩹CNN 語意切割、萃取影像特徵
🔸辨識腦腫瘤組織影像
🔸視網膜糖尿病病程分級
🔸進行不同細胞之分類
🩹應用物件偵測 Yolo 模型
🔸標註物件範圍進行血球偵測
🩹創建 VGG 模型
🔸心電圖波型影像分類
🩹優化創建 EfficientNet 模型
🔸分類肺炎影像分析
🩹創建 ResNet 模型
🔸3D 胸腔醫學影像分類輔助診斷
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全球首獲美FDA認證腦瘤AI圈選系統 判讀更快更精準!
王澍清 報導
2021年5月7日 週五 下午1:14·
【NOW健康 王澍清/台北報導】電腦不只可以挑花生,還可挑出腫瘤!台大醫院近期發表腫瘤自動圈選AI系統VBrain,已運用在100多名腦瘤患者,在手術、電療治療之前,精準規劃腦瘤邊界,並找到不易被肉眼發現的細小腫瘤,並能降低對正常腦部組織的傷害。
台大醫院腫瘤醫學部主任葉坤輝指出,醫師在幫腦瘤患者執行手術及放療、電療之前,必須精準地圈選腦瘤的邊界,這關係著治療效果。如果圈的範圍太小,可能殘留癌組織,要是圈選範圍太大,則可能傷及正常腦部組織。
台大醫院院長吳明賢表示,VBrain AI設備採用最先進的深度神經網路人工智慧技術,在核磁造影上自動圈選出腦瘤邊界,以往手工圈選腫瘤,必須花上幾個小時,而這套系統僅需幾分鐘,就能完成任務。
經過臨床測試,這套系統適用於腦瘤腦轉移瘤、腦膜瘤、聽神經瘤等3大腦瘤,臨床顯示,在AI 的協助下,提高醫師對於腫瘤偵測率,約可多偵測12%的腦瘤,大多為微小且難以發現的腦轉移瘤。
醫隼智慧公司主導這項AI技術開發,在臨床運用之前,委請台大醫院及美國多家醫院完成為期18個月的跨國、多中心的盲性回顧式試驗,共偵測1790例腦轉移瘤、413例腦膜瘤、363例聽神經瘤病患,成效優異,相關研究成果發表於頂尖臨床醫學期刊Neuro-Oncology,也通過台灣FDA核准。
值得一提的是,腫瘤自動圈選AI系統VBrain日前獲得美國食藥署FDA認證,成為全球首次被美國FDA批准的AI自動腫瘤圈選系統用於放射治療領域的尖端醫療設備。
吳明賢說,台大團隊結合醫隼智慧年輕實力堅強的團隊,透過跨國大型臨床試驗,才能如此快速地獲得全球首次FDA認證,而台大持續瞄準未來,透過AI研究,解決更多醫療需求。醫隼智慧執行長呂任棠說,這套系統如同「醫師的第2雙眼與第2雙手」,腫瘤偵測精準度可達9成,只需幾分鐘就能完成預測,作為醫師手術參考,可大幅節省時間。
吳明賢表示,越來越多人工智慧技術導入臨床,節省影像判讀時間,讓醫師有更多時間和病患討論病情,並擬定客製化精準的放射治療,即使癌症治療,也能更溫暖、人性化。
資料來源:https://tw.news.yahoo.com/%E5%85%A8%E7%90%83%E9%A6%96%E7%8D%B2%E7%BE%8Efda%E8%AA%8D%E8%AD%89%E8%85%A6%E7%98%A4ai%E5%9C%88%E9%81%B8%E7%B3%BB%E7%B5%B1-%E5%88%A4%E8%AE%80%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E6%9B%B4%E7%B2%BE%E6%BA%96-051426805.html
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使用感測器即時監測生理,
在醫療界越用越多,
SAS台灣區總經理陳愷觀察
「即時生命監測」及「個人化照護」
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「利用AI技術,
達到『即時運算、即時預測』,
在『毫秒』內就能取得
每個人不同特徵與跡象的分析結果,
才可發揮生命監測最大的價值。
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AIoT的現在與未來Ted演講:https://www.youtube.com/watch?v=lCXRPlaUk0s&t=4s
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