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人工智慧結核病鏡檢系統
結核菌辨識系統流程圖

孫永年、洪昌鈺、周楠華、郭振鵬、陳奇業、
蔡佩芳、何俊逸、鄭宇翔、廖淯銘、李承諺、
林展頤

根據WHO 2018年報告,結核病為全球十大死亡原因之一,且其為全球傳染性最強的慢性傳染病,每年死亡人數或新增病例都相當龐大,因此,早期診斷對即時治療和感染管制非常重要。

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鏡檢耗時與判定不一致的問題。有鑑於此,應用先進數位病理自動辨識技術於結核菌鏡檢便扮演關鍵的角色。為此本團隊針對結核病第一線鏡檢之需求,提出全自動且高準確度的解決方案與系統,其中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之核心技術,可具體滿足目前臨床的迫切需求。本系統主要採用深度學習卷積神經網路來辨識結核菌,目前已可達94%以上之高準確率,且比起傳統影像處理方法更為準確且穩定。其中多項核心技術均己提出國內外發明專利申請與獲證,且有技轉實績。透過本系統使得結核菌鏡檢可以達到快速篩檢、量化分級及高準確率,減少醫檢師工作負擔,提升整體醫療品質,同時亦可透過醫療外交強化全球公共衛生防疫體系及維護健康人權。

技術優勢
1.本案為自動化鏡檢判讀系統,技術創新性高,臨床應用亦有實際廣泛需求,且自動化程度高,同時兼具科學及商業價值。
2.運用AI做結核病判讀市場潛力大,具有公衛價值。
  • 人工智慧結核病鏡檢系統
  • 人工智慧結核病鏡檢系統
  • 系統辨識結果
  • 顯微鏡抹片載盤
  • 與醫檢師討論及系統操作體驗
  • 團隊成員
  • 團隊與醫檢師開會討論
  • 團隊參與展覽展示
  • 至疾管署示範系統
孫永年  
學歷 美國匹茲堡大學電機工程研究所博士
現職 國立成功大學資訊工程學系 特聘教授
科技部人工智慧生技醫療創新研究中心 主任
經歷 國立成功大學前瞻醫療器材科技中心 主任
國立屏東商業技術學院 副校長國立成功大學電資學院 副院長國立成功大學資訊工程學系 教授
國立成功大學資訊工程系 系主任兼所長
國立成功大學資訊工程系 副教授
布魯克海芬國家實驗室 副研究員
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更新日期:2020-04-09
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