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台大AI中心(AINTU)|微米三維斷層掃描儀搭載AI 提升醫療預判效率與診斷品質

人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心|黃升龍教授團隊

領先全球的高亮度晶纖寬頻光源

隨著攝影成像技術和電腦演算技術的不斷進步,生物影像分析已成為醫學研究和疾病診斷一個不可或缺的工具,台大電機工程系暨光電工程學研究所教授黃升龍,便以此技術領域為基礎,帶領研究團隊研發非侵入式的「高速次微米三微斷層掃描儀」,替台灣醫學界帶來創新的預判與診斷技術。

黃升龍教授解釋,「以往惡性腫瘤尺寸要到一毫米才能發現,但透過儀器,不用切片檢測,只需以光照皮膚表皮層,癌細胞即使小到零點零一毫米也能驗出。」讓皮膚癌早期診斷可有高達90%的準確率,而這一重大突破背後最大功臣,就是高亮度晶纖寬頻光源。

「原創高亮度晶纖寬頻光源是我們的獨門絕活。」為什麼亮度會特別高呢?黃升龍教授指出「一般玻璃纖維的原子是亂數排列,我們則是把晶體拉成絲,再用另外一層玻璃把晶體光纖包覆起來,再做拋光研磨,因為原子呈周期性排列,這種材料特別強壯,可有效散熱並大幅提昇寬頻光源效率,放到成像系統,可以做各種高速、高解析應用,包括高功率雷射。」

技轉安盟生技拓展更多應用可能性

當然如今的技術突破並非一蹴可幾,可是長時間累積下來的成果,尤其這些硬體早在20多年前就已進行開發,直到科技部推動AI創新研究計畫,讓黃升龍教授研究團隊直呼「太棒了!」可以藉由「對具細胞解析度之三維光學斷層影像做深度學習」計畫,讓斷層掃描儀器導入AI學習,認識細胞核的分布及形貌,進而協助醫生看懂醫療影像,提高皮膚癌、紅斑性狼瘡等疾病的診斷正確率。

這項為期四年的計畫,黃升龍教授指出前兩年重心放在軟硬整合,第三年將與國內醫學中心啟動大型臨床試驗,作為第四年國際臨床試驗的重要參數。「AI需具備大數據分析與深度學習等技能,否則無法憑影像判斷是否為皮膚癌」,但構建大數據不是一件容易的事,一是活體數據量的取得有難度,二是醫生行程相當忙碌,沒有足夠時間在這些數據資料庫做精確標記,所以研究團隊想到變通方法,先請有醫學背景的助理標記,再請醫生複查,成功將準確率提升至90%。

「AI用於生物醫學影像的方向是對的,但需要更多科研資源投入」,黃升龍教授認為整合醫師和工程師有其必要,因此2014年已將生醫光電研究成果,技轉出去成立安盟生技,如今打造的光學同調斷層掃描OCT技術平台和醫療影像分析系統,正是以晶體光纖寬頻光源為技術核心,未來除了用來偵測皮膚癌,也希望藉由深度卷積神經網絡及三維細胞成像技術的持續精進,延伸到心血管及腸癌檢測,幫助醫生能對人體腫瘤暨心血管內斑塊做出更準確的風險評估。

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圖說:不必切片檢測,透過「高速次微米三微斷層掃描儀」光照皮膚表皮層,癌細胞也能檢驗出來