精準醫療智慧輔助分析系統

2019 -11 -07

病理切片影像圖像龐大，一張動輒10到20 GB，判讀耗時、繁瑣又難以客觀數據量化，傳統電腦自動化分析之效能又容易受生物組織外觀之高變異性影響。本團隊所推出的精準醫療智慧輔助分析系統(Alovas)能夠結合傳統影像分析統計與人工智慧技術，以快速分析大型醫學影像、加速醫師診斷流程。目前已完成細胞核與淋巴球偵測與計數，肝炎與肝癌分析演算法，並將功能整合於系統，使病理醫師可在跨平台(個人電腦、平板)瀏覽軟體上進行多張超高解析度切片影像瀏覽、比較與標記，並可執行本團隊所研究出的分析功能輔助診斷，是病理切片數位化輔助分析的有利工具。
Alovas所提供之分析包含：(1)肝炎分析，本分析功能依照病理學中所使用的評斷標準，包括肝臟中纖維化嚴重程度、淋巴球分布情形與聚集程度等細項，以針對病理切片影像進行肝炎評分與分級，準確率達9成以上。(2)肝癌分析，此功能能夠針對切片影像中腫瘤(肝癌)區域進行進一步分析，提供病理醫師診斷所需之細胞分布與樣態之相關數據，並且能利用結合影像處理及機器學習之分析方法，提供癌症期程之判斷，提供給病理醫師做為輔助參考，其中各項子演算法與最終之癌症期程判別皆能達到9成或甚至9成5以上之準確率。