乳房攝影品質分析與AI病變輔助偵測助理
Quality detection, lesion detection and recognition for Mammography
產業/市場面臨問題
●近年來人工智慧在影像辨識取得巨大的突破,帶起了新一波AI研發的熱潮。人工智慧不需要專家挑選特徵,可自行學習並理解潛藏的原理,因此在醫療領域也炙手可熱。
●因我國已提供45歲以上婦女每兩年免費乳房篩檢,篩檢人數眾多。而現行乳房攝影輔助辨識軟體(CADe)臨床功能有限,且篩檢之偽陽性過高,放射科醫師多半不予採信,因此現行CADe並不能有效減低醫師之負擔。
產品特色&優勢
透過電腦視覺、機器學習與深度學習技術,學習專業放射科醫師辨識能力,在乳篩拍攝現場,以AI找出可能影響醫師判斷的不佳拍攝品質,輔助放射師拍攝更精準的乳篩影像,自動判讀影像中的病徵資訊與類型,提示醫生需要特別注意之處,減少放射科醫師的眼力消耗,並降低個案判讀時間。其功能特性如下:
●偵測乳篩影像缺陷,例如未拍攝到全部乳腺、有晃動導致影像模糊等。
●可偵測乳房攝影影像中之腫塊、鈣化、微鈣化、結構變形及局部不稱之病灶,並評定其惡性程度,給予該案例篩查後處置建議。
●腫塊、鈣化之偵測及辨識指標已達靈敏度(Sensitivity)93%、特異度(Specificity)90%、準確度(Accuracy)95%以上BI-RADS分類準確度(Accuracy)80%以上。
●可持續學習影像資料,優化辨識能力。
另外還有其他AI醫療影像辨識相關的成果,如MRI肝腫瘤辨識、胸腔X光弓鈣化辨識、胸腔X光鎖骨辨識、糖尿病足傷口分類、術後傷口感染判讀等
應用領域智慧分析:
●可實作為針對乳房攝影的電腦輔助偵測軟體
●嵌入本技術於乳房攝影標記系統做為半自動標記的算法基礎
應用行業醫療保健及醫材業:
●輔助醫師進行醫療影像分析,提醒可疑病變,降低醫師閱片時間
●將技術雲端服務化,可提供個人乳房攝影判讀服務成為 Second Opinion
●可用於醫院的案例派發系統,透過本技術判斷惡性程度來決定案例處理的優先順序
●可整合於醫師的乳房攝影報告系統,預先產出部分報告內容,大幅減少醫師繕打報告之時間
功能介紹
●與國內醫學中心合作,累積13位以上乳篩放射專科醫師經驗,偵測準確度接近醫師平均值。
●可偵測乳房攝影影像中之腫塊、鈣化、微鈣化、結構變形及局部不對稱之病灶,並評定其惡性程度,給予該案例篩查後處置建議
●在乳篩拍攝現場,以AI找出可能影響醫師判斷的不佳拍攝品質(未拍攝到全部乳腺、有晃動導致影像模糊等),輔助放射師拍攝更精準的乳篩影像。
●將偵測結果以JSON格式儲存,方便檢閱與整合。
客戶價值
●客戶為醫材或醫療軟體業者時,可減少其研發時間,增加產品的附加價值。
●客戶為醫師時,可降低其判讀乳房攝影個案的時間。
●客戶為一般民眾時,可做為乳房攝影結果的第二意見,協助其決策。
國內外獲獎2021年Edison Award
可轉移技術
●乳房攝影品質偵測模組 (2021年)
●3D乳房病灶偵測模組 (2020年)
●3D乳房病灶辨識模組 (2020年)
●乳房病變病灶與BIRADS分級輔助診斷模組(2019年)
●乳房病灶偵測模組 (2018年)
●乳房病灶辨識模組 (2018年)
影片
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