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以電腦深度學習建立脊椎骨盆X光自動辨識模組及手術決策輔助系統
電腦工程研發圖片1

林郁智、范佐搖、陳嶽鵬、葉祐成、蔡宗廷、郭昶甫

隨著演進與醫學進步,接受全人工髖關節手術的趨勢日漸增多。在現今,此類患者的術後追蹤,X光仍是一個快速方便也必須的診斷工具,且需要有經驗關節科專科醫師耗費時間量測與診斷,以準備適當的翻修工具進行治療。因此,我們發展出深度學習人工智慧模組,來幫忙標定這些點,並自動化輸出所需的參數。我們的研究結果顯示此套模組經電腦深度學習後可以提供跟人為標記一樣正確的工具,且更具經濟效益,更高的信賴度,及重製性。藉此軟體,我們可有效節省醫師量測時間,並且可以大數據化所有患者的追蹤資料,落實雲端醫療,減少此類常規檢查之患者到大醫院追蹤的風險與病患分流,這都是目前無法做到的侷限之處。

評審推薦
1.技術應用CNN演算法,自動化標註20個骨關鍵點位置(BKP),提供骨科醫師精準的術前規劃與術中定位,更可用於術後客觀追蹤評估,具創新性。
2.可透過人工智慧,降低人工髖關節置換過程中醫生以人工測量所發生之誤差及疲勞,減少醫療疏失,具臨床價值。
學研新創獎 智慧醫療與健康科技類獲獎
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BKnet示意圖
系統流程圖
電腦工程研發圖片1
電腦工程研發圖片2
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標註點標示
團隊照片1
團隊照片 2
團隊照片 3
林郁智
學歷 臺北醫學大學醫學系
現職 林口長庚關節重建骨科助理教授
經歷

1.畢業於臺北醫學大學醫學系
2.林口長庚骨科住院醫師訓練5年
3.林口長庚關節重建骨科專科訓練1年
4.現任職於林口長庚關節重建骨科助理教授

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