在X光影像上偵測氣胸與胸管 AI 辨識

此團隊獲得經濟部工業局AI產業實戰應用人才淬煉計畫兩項 (AIGO)入圍獎，其中一個執行項目與奇美醫院心臟科醫師合作，針對心導管影像辨識，運用人工智慧計算出左心室射出率(EF)，進行心導管Segmentation標註，計算出高精準且低誤差的心臟射出率EF，此效益成果於期刊發表，並嫁接資訊系統廠商，形成一套心臟收縮異常即時預警系統，可減少人力判斷亦增加準確度。另外執行X光影像上偵測氣胸與胸管，與童綜合醫院資訊團隊密切合作，來精準且快速判斷是否有氣胸或胸管，以及運用可視化演算CAM（Class Activation Map）來判斷位置，研究團隊特別用Densenet模型進行氣胸分類，AUC達高分類率0.98，真陽性率為91%及精準度為95%，而胸管分類AUC亦達高分類率0.99，真陽性率為99%及精準度為99%，此成果豐碩，未來將發表此醫療AI的成果於研究會或期刊。