成大醫學院蔡依珊副教授團隊研發出「iLement腹部電腦斷層身體組成定量系統」，可透過深度學習技術，自動分析腹部電腦斷層影像，快速精準判讀癌症病患的肌肉量、肌肉密度、脂肪量等身體組成資訊，協助醫師提早診斷肌少症，並進行適當的治療介入，準確率高達9成以上。

AI秒判癌患肌少！iLement系統助醫師提早治療

癌症已連續多年蟬聯台灣第一大死因，2019年新發癌症為12萬1,254人。47%的癌症病患可利用腹部電腦斷層來追蹤病況，利用病患既有之腹部電腦斷層影像是最適合的癌症肌少診斷方法，傳統半自動商用軟體定量每張影像處理工時平均需20分鐘，團隊以沿筋膜定量圈選手法訓練的AI模型，作腹部肌肉與脂肪的定量切割，推論成果在幾秒內即可成功。

iLement腹部電腦斷層身體組成定量系統的技術突破主要有以下三點：

• 使用AI於腹部CT影像序列挑選正確L3(第三節腰椎)影像：傳統方法容易受到脊椎以外的結構投影影響，且因個體差異而造成重組資訊不完整。iLement系統採用動態MIP方式及雙面向MIP投影，可更準確地挑選出L3影像。
• CT影像的肌肉分割：傳統方法人工圈選肌群耗時費工，且品質不穩定。iLement系統採用兩階段模型訓練方式及沿筋膜手法，可快速精準地分割出各單一肌群。
• 多樣化定量結果呈現：iLement系統可針對特定肌肉群與潛在疾病因子作連結，並提供肌間/肌內脂肪浸潤資訊，量化肌肉脂肪變性程度，外推至肌肉功能評估，偵測肌少早期變化，提供更全面的身體組成定量結果。

蔡依珊副教授表示，iLement使用AI 技術自動執行肌肉切割，大幅減輕人工標註之耗時費力，可作為大規模研究開發應用之基礎。本系統已在成功大學醫院進行臨床試驗，結果顯示其準確率高達9成以上，可有效協助醫師診斷癌症病患的肌少症。團隊提出之創新標註手法，也可提供穩定一致之標註共識，目前進行多國專利申請中。未來團隊將持續推廣iLement系統至其他醫院，並開發更多身體組成定量分析應用，期能幫助更多病患獲得更好的治療。

詳細資訊→iLement腹部電腦斷層身體組成定量系統|成功大學蔡依珊副教授|第20屆國家新創獎