技術名稱 腦瘤影像自動分割
計畫單位 國立臺灣大學
計畫主持人 蕭輔仁
技術簡介
藉由深度神經網路,電腦從數千例的各式腦瘤影像中,學習在影像中找出腦瘤,除了能幫助醫師診斷腦瘤,也可以將腦瘤的輪廓描繪出來,當作放射治療計畫及手術導航的目標。 目前常見的腦瘤都可以找到,包括腦轉移、腦膜瘤、聽神經瘤、垂體瘤等。
科學突破性
以往的電腦輔助診斷系統或者自動化影像分割,往往只針對一種腫瘤或一種疾病,但我們發展出來的技術,可以找出各式腦瘤,甚至連血管畸形都可以找到並描繪出邊界,目前本技術模型的mean dice score為83.77%,腦瘤區域dice score為67.56%。
產業應用性
本技術主要應用於醫療產業,可以幫助放射科醫師找出腦瘤,再由醫師加以判斷。也可以幫助神經外科及放射腫瘤科醫師,描繪出腫瘤的邊界以利後續放射手術之進行。
關鍵字 深度學習 影像分割 放射手術 電腦刀 腦瘤 腦轉移 腦膜瘤 聽神經瘤 垂體瘤 動靜脈畸形
備註
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  • 蕭輔仁
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