AI 於生醫影像應用的用法 學號 : 311515051 姓名 : 黃羽溱 透過醫療影像可以窺探人類結構和發現病因，其中醫療影像也分為初階檢 查和比較深層、觀察局部器官的深度檢查。 X 光和超音波屬於初階檢查: X 光攝影是利用 X 光對不同密度物質的穿透 性來成像，密度越高，X 光穿透性就越低，在底片上的成像就越白，反之越 黑。基於 X 光的成像原理可能使原本的立體器官經過成像被疊壓成一個平面的 影像，所以一張 X 光片內含大量的資訊，且資訊間彼此干擾，需要透過 CT 來 進一步確認病灶。而超音波攝影是用超高頻率的聲波穿透人體，將不同組織反 射回的聲波轉成畫面，進而呈現出體內組織或器官的內部構造，但是超音波因 為具有高度雜訊，所以難以檢測出細部的病徵，需透過長期連續性的監測，才 能確定疾病狀況，但可能因此錯過即早治療的時機。 對於 X 光和超音波而言，AI 的主要應用是協助醫生快速從訊息含量大的影 像中，找出肉眼難以發現或容易忽略的初期病徵。 著名例子: (1)CheXNet 模型內含 30 萬名病人與 10 萬張胸部前視圖 X 光影像 和 121 層卷積神經網路（CNN）架構，可以做到早期偵測來輔助醫生診斷。 (2)由中國附醫所開發的乳癌超音波 AI 輔助分類系統，利用 4 萬多筆超音波影 像和深度學習 Xception 架構打造而成，能在人眼難以判斷的初期階段，就偵測 出腫瘤。 CT 和 MRI 則屬於進階檢查 : 兩者專門用來檢查腦、心、肺、腹部臟器等 重要器官，門檻較 X 光和超音波高，成像也較清晰、細緻。但有別於 X 光片和 超音波影像，CT 屬於 3D 影像，透過 X 光來掃描人體，經電腦重組，以多張橫 切面影像來呈現立體的檢查部位，並根據每張橫切面影像的間隔，分為厚切與 細切，間隔越小，越能呈現完整的器官。單一次 CT 掃描可產生數百張影像， 也才有機會能夠發現 1 公分以下的小型腫瘤。MRI 同樣也是一種 3D 影像，其 原理是利用強大的磁場與人體內的氫質子產生共振，再透過電腦處理共振訊號 後成像，可以清楚呈現出軟組織和重要器官的結構，像是腦、心、腹部臟器和 骨骼關節等部位。MRI 掃描一次可產生數百甚至數千張影像，畫質比 CT 更 好。 要進行 CT 影像和 MRI 的影像辨識時，雖然醫生容易從清晰的影像中找到病 灶，但這兩者每次掃描動輒就產生數百張影像，要從中尋找病灶，不管是標註 還是診斷病情，都相當耗時，長時間的檢驗影像也會導致醫生的準確率下降。 透過應用 AI 可有效縮短看片時間，目前已有醫院計畫建設肺結節 AI 輔助偵測 系統，此外，臺北榮總與臺灣人工智慧實驗室（AI Labs）共同開發而成的 DeepMets，可在 30 秒分析出 MR 影像中的腦部病症、自動計算腫瘤體積。 ➢ 醫療服務 4.0 服務去中心化(decentralization) 虛實結合的醫療服務(virtualization) 服務導向(service orientation) 醫療服務即時性(real-time capability) 醫療資訊互通性(interoperability) ➢ 智慧醫院(smart hospital) 定義 : 一間結合光電和自動化科技的醫院 + 建立在互聯資產的 ICT 環境之上 + 提升現存病患照護的過程並提供新的效能 ➢ 醫療互聯網(medical internet of thing) : 需要有感測器、啟動器、雲端資料庫 (整合 AI 協助分析數據) ➢ 感知器(sensor) 的特點 : 1. 可用於追蹤和產品鑑定 2. 可能採用貨籤、手環、貼紙或智慧標記 3. 無線射頻識別系統(RFID system): 非接觸式數據讀取和寫入 4. 擁有辨識、認證能力的視頻監控 現在常使用的是 real-time locating systems (RTLSs) : 透過條碼(barcode)標記在醫 療用品和病患身上，形成一個醫院內的封閉迴路(CCTV, closed-circuit television) ➢ Smart transportation : 可以自動化的傳送，例如 automated guided vehicles( AGV)可及時補充醫療物資、pneumatic tube system 氣管系統可使 檢體自動傳送至所需位置。 1. 若要設計這種運輸管道則須建立 vertical transportation 和規劃 off stage for AGV and staff。 2. 與 Smart transportation 配合，提供給醫療人員做監測的 digital map (building information modeling) : 相當於醫院建築信息建築模型(BIM twins)，有助於更快速的管理。此外為了更方便管理 command center 是必不可少。 針對急診病人(acute and critical care)，時間的急迫性更大，故需給予急迫的救治 路線 smart elevator (連接物聯網) 充氧血對紅光的吸收較少、對紅外光的吸收較大 缺氧血對紅光的吸收較大、對紅外光的吸收較小 Nano-sensor : 將感測器打入血液中，在感染或病發時發出警訊 Virtual patient Virtual hospital-telecare ➢ 光學技術(紅外線)輔助診斷 : 葉克膜的轉速會影響血氧量(透過紅外光偵 測)，故可透過 AI 分析血氧量進而得出血流量 ➢ PET 將放射線同位素打入體內，可與所欲觀測蛋白或葡萄糖結合觀察其蛋 白在體內的分布，好處是可以檢測早期癌症 ➢ EEG 難得知訊號源，需反推 MEG 常用於顛顯的病人，使用磁場，訊號弱 易受干擾 ➢ TMS(transcranial magnetics stimulation) 是一种利用磁场刺激大脑神经细胞 以改善抑郁症的无创疗法。 ➢ Voxel based morphometry (VBM) is a technique using MRI that allows investigation of focal differences in brain anatomy, using the statistical approach of parametric mapping. ➢ 透過大數據分析加機器學習整理腦中五大認知領域(語言、attention、 memory、executive、motor learning)，結合統合分析(Meta-analysis)可製作 出 brain age model ➢ 器官晶片和器官間的差異 : 完全可控 是否會有無法被檢測到的現象 相較實體實驗難度大幅較低 單純化實驗 可大通量的進行實驗 它具有小型化、集成化、低消耗和精確控制濃度梯度、流體剪切應力、器 官-器官相互作用、組織-組織界面等參數的優勢雖然生物複雜性隨著模式 生物的生理相關性而增加，但不幸的是，這導致實驗難度增加