本技術開發結合深度學習與影像處理之系列互補流程，因而能克服細胞邊界難以分割與級數界定不易之困難，開發出以細胞為單位之IHC染色強度分級量化演算法。協助醫師在組織顯微影像中進行精準染色量化，並利用全景病理影像分析產生的病理參數，與臨床預後資料做相關性統計分析，試著找出疾病復發的重要因子或預測方程式。

本技術利用人工智慧之深度學習技術，並結合影像處理量化分析，發展肝臟病理組織切片影像之免疫組織化學輔助分析系統，以可視化流程擷取每顆細胞染色強度資訊，不僅能提供醫師準確之細胞等級染色量化資訊，且能使每個步驟結果可視化供醫師檢驗。並與臨床預後資料做相關性統計分析，試著找出疾病復發的重要因子或預測方程式。

目前在染色後之切片上染色參數統計，皆由病理醫師在顯微鏡下以人工進行，不但耗時、繁瑣也較主觀、缺乏客觀量化數據。鑒於此，本技術發展免疫組織化學輔助分析系統，對染色切片進行表現量分級，提供更精確的肝炎診斷分析，同時能夠減輕醫師負擔，協助醫師落實精準醫學診斷及術後治療規劃。

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