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進入用AI精準辨識CT病灶 台科大奪國際競賽季軍
台科大醫工所教授王靖維（右）團隊，包括指導學生蘇鼎盛（左）於今年國際醫療3D CT影像AI競賽榮獲第三名佳績。（台科大提供）
〔記者林曉雲／台北報導〕用AI辨識CT病灶不用二秒！台灣科技大學醫工所教授王靖維團隊開發「通用3D病灶分割AI模型」，用於電腦斷層CT掃描影像，可迅速且精準辨識與分割多類別胸腹部病灶，今年國際醫療3D CT影像AI競賽，在六三二名參與者中脫穎而出，榮獲第三名佳績。
ULS23競賽是為促進在3D CT領域通用型病灶分割模型研究所舉辦的國際競賽，並在Grand Challenge平台上進行。
王靖維說明，傳統電腦斷層掃描影像（CT）在分割病灶的難點包括：病灶識別困難、需大量專業人力分析和手動標註病灶耗時，特別在人工標註過程中容易因疲勞、有限診斷作業時間和經驗不足而漏判。
王靖維表示，「通用3D病灶分割AI模型」可精準辨識多類別胸腹部，包括骨骼、胰臟、腎臟、肝臟、肺結節、肺部、結腸、淋巴結和縱膈病灶，適用於胸腹部CT影像，可自動化精準標註多種3D CT病灶，幫助放射科醫師以3D形式標註病灶。
此外，除了精準辨識，處理效率也佳，傳統人工標註每案約耗費卅到六十分鐘，但團隊AI技術在配備單一T4 GPU的Grand Challenge平台伺服器上處理每個3D病灶資料只需三．二五秒，若使用配備RTX4080的本機PC則不到二秒。
王靖維說明，3D的CT影像病灶分割與2D影像相比，提供更多資訊，如病灶體積、形狀和空間位置，CT掃描的自動AI病灶分割比手動分割具有優勢，包括提高效率、可重複性、準確性和標準化，從而實現更精確的定量分析，促進研究成果轉化為臨床實踐。
