技術名稱 | 人工智慧深度學習於自動顯微鏡結核菌辨識系統 | ||
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計畫單位 | 國立成功大學 | ||
計畫主持人 | 孫永年 | ||
技術簡介 | 根據WHO 2018年報告,結核病為全球十大死亡原因之一。臨床上使用抗酸桿菌的顯微鏡檢做為第一線檢測方式,但人工鏡檢方式面臨耗時與判定不一致的問題。本技術系統包含高速全自動聚焦玻片取像與人工智慧深度學習結核菌辨識技術,準確率高達94%以上,可具體滿足目前臨床的迫切需求。 |
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科學突破性 | 系統針對一片抹片共拍攝六百多個視野,比人工鏡檢所觀察的三百個視野多出兩倍。一般人工鏡檢準確率大約在30%~70%,本系統準確率可高達90%~97%。而且系統非常快速,處理一片抹片大約五分鐘便可完成(含自動取像及辨識),對比一般人工鏡檢一片抹片需要二十分鐘,足以節省四之三的時間,讓醫檢人員可有效運用時間完成其他業務。 |
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產業應用性 | 痰液抹片鏡檢為結核病防疫通報的第一線檢測工具,本系統可相容於目前醫療院所主流使用的顯微鏡,具有相當高的經濟效益性。在結核病盛行率高的地區,本系統可提供更優質且高效益的檢驗平台建置,以更快、更有效地提升結核病的篩檢率,相對地也更能提早發現病人、給予治療,降低感染的風險。 |
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關鍵字 | 結核病 痰液抹片鏡檢 自動顯微鏡取像 自動結核菌辨識 人工智能 深度學習 結核菌 卷積神經網路 顯微鏡 辨識 |