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全身伽瑪刀發明者、中國工程院院士、華中科技大學機械學院教授段正澄,於2月15日下午在同濟醫學院附屬協和醫院逝世,享年86歲。段正澄上月底感染新冠肺炎,昨日(15日)情況惡化、搶救不治。段正澄最為人知的是成功研製了世界首台大型放療設備「全身伽馬刀」(OUR-QGD型立體定向伽瑪射線全身治療系統),不僅治療範圍廣,可使伽馬射定向」殺死癌細胞,大大降低了對人體正常組織和器官的損傷,截至2019年,已在內地100多家醫院使用,惠及近百萬人。
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Esther Lee,也在其Youtube影片中提到,[相聚一刻]季休了十星期,我回來啦!今集,再次請到譚達治博士,深談"遠紅外線/Far Infrared"對人體好處,只是,博學多才的譚博士,可以由外太空講起,例如關於陽光和光線,你知多少?光有什麼好、什麼不好?中國為何叫China?為什麼各國都曾經爭相學習製造陶瓷?桑拿是"乾蒸"好些抑或"濕蒸"好呢...
伽瑪射線治療 在 甲狀腺醫者 Facebook 的最佳解答
今天談碘131治療的輻射安全,碘131用在病人身上主要是甲狀腺癌和甲亢症,用在甲狀腺癌(乳突癌,濾泡癌,分化不良癌,賀瑟細胞癌)的歷史已經70幾年的歷史,到今天仍然是甲狀腺癌手術切除後以及疑似復發或轉移的重要治療方法。放射碘治療的輻射安全有很多相關衛教,但說法上常會讓病友有些困惑,甲狀腺醫者的專科訓練是核子醫學(專攻同位素治療),過去29年常常和不同放射性同位素(藥物,診療後病人,醫療廢棄物和實驗動物)近距離接觸,一直想怎麼讓一般民眾清楚輻射安全的概念,而不是聽到輻射就恐懼,恐懼有一部份是來自物理名辭的陌生,有一部份是過去核災的影響。
首先要解釋輻射的害處要分兩種,一種是明顯和立即或很快就產生的,一種是潛伏的而且不一定發生的,現在"主流"科學上是假設所有輻射都有害,因此大劑量輻射產生明顯傷害,推論小劑量輻射也會有傷害(只是不明顯或潛伏),這種推論的方式在科學論証時常常被質疑,例如長期在背景輻射地區和低輻射曝露工作的人並沒有看到傷害發生,反而比較長壽。有些動物實驗把兔子控制在無輻射環境反而比接受自然輻射旳兔子不健康,所以結論是低量輻射應該是合理可接受的一種刺激。但多少劑量算是低呢?目前沒有研究可以証實。
那現在國際和我們國內的標準是依據甚麼呢?國際有個輻射安全保護的委員會,這些人也比較偏向主流"科學假設所有輻射都有害,因此訂了相對保守的每個人每年容許曝露劑量5毫西弗,這對病人於醫療用途所受的輻射劑量並無限制是不適用,尤其癌症病患接受放射線治療時所接受的劑量遠超過此,這對於輻射工作人員也不適用,但5毫西弗可用在碘131(或者其他同位素)治療後病人輻射安全管理。
接受放射碘治療後病人在一段時間內身上帶著放射碘,除了從身體放射出伽瑪(r)射線,還從排泄物(糞便,尿液)以及體液(汗水,口水,乳汁,淚水等)排出多餘的放射碘,前2-3天的確是要很嚴格的管制污染,七成以上的放射碘在前72小時會持續排放,不管是大劑量(大於30毫居里)或小劑量(30亳居里)前3天都要防止碘131污染週遭的人和生活環境,重點在防污:避免輻射散播。接著身體輻射排泄愈來愈少,病人可以考慮比較寬鬆的管理,重點轉移到殘存在身體的放射碘仍然會射出伽瑪(r)射線,這時候要知道的是每小時會射出多少毫或微西弗的輻射,通常手術切除甲狀腺後,身體會殘留放射碘的器官就是外科醫生切除剩下的甲狀腺組織和正常的唾液腺及胃腺,當然如果有轉移和擴散的甲狀腺癌也會吸收部份放射碘而殘留。
住院或門診接受放射碘治療第三天接受全身掃描,一方面確認病人有無甲狀腺癌轉移其他部位,另一方面也評估輻射排泄情形和殘存的約略劑量。從輻射安全觀點來看,病人身體仍然殘存放射性同位素,被允許在公開場合活動的放射曝露標準就適用前述:
"病人身體的殘存放射碘不能夠讓週遭一般民眾接受超過年限量5亳西弗"
經過一些参數和因子推斷,多數專家同意放射碘治療後病人身上殘存放射性在一公尺測量每小時<70微西弗就可以在一般民眾間活動。(但對於孕婦和幼兒有不同標準)
病友和家屬看完以的文字或者有些概念,但問題是你的主治醫師和醫院有幫病人測量嗎?臺灣有些醫院是沒有測量(而且不在少數),醫師也不願意花時間去解釋。一部份理由是很忙,另一個理由是整個輻射安全規範很保守不見得認同,對於低劑量輻射的傷害因為是潛伏而不一定發生,也有可能不懂(尤其非核醫專科醫師),所以病友和家屬就只能自己摸索了。最近有些病友自己買了輻射偵測器測量,或許提供放射碘治療的醫師要加油了!
伽瑪射線治療 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
【AI浪潮席捲醫療業】透視5大類醫療影像辨識的AI應用場景
常見的醫療影像包括了X光、超音波、CT、MRI,以及近年興起的數位病理。由於拍攝技術不同,決定了影像性質和張數多寡,更影響了AI模型訓練的難易度和應用場景
文/王若樸 | 2019-04-16發表
醫療影像一直是窺視人體內部結構與組成的方法,其種類包括了X光攝影、超音波影像、電腦斷層掃描(Computed Tomography,CT)、核磁共振造影(Magnetic Resonance Imaging,MRI)、心血管造影和伽瑪射線等等。
其中,X光攝影、超音波攝影、CT、MRI,以及近來興起的數位病理,都是目前用來打造醫療影像AI常見的類型。這幾種影像因為拍攝技術不同,決定了影像性質和張數多寡,也影響了打造AI模型的難易度和應用場景。
就影像性質來說,臺北榮總放射線部主任郭萬祐表示,X光片、CT、MRI等影像的切片厚度(即每隔多少身體厚度拍攝1張斷層影像的距離)分別是0.16毫米、0.625毫米以及1~2毫米,與數位病理切片的0.11微米相比,解析度相對低,因此從硬體需求角度來看,是醫療影像AI的入門首選。
常見醫療影像AI的類型與應用場景
在這些醫學影像中,「X光和超音波屬於初階檢查,」中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺表示,這兩類檢查的拍攝門檻不高,因此累積出大量、各式各樣的影像資料,滿足訓練AI模型的先決條件。
X光攝影是利用X光對不同密度物質的穿透性來成像,密度越高,X光穿透性就越低,在底片上的成像就越白,反之越黑。不過,臺大生醫電資研究所所長張瑞峰指出,「X光攝影將原本立體的多張橫切面影像疊壓為一張平面影像,」因此,一張X光影像中涵蓋了龐雜的訊息,不僅病灶可能會被組織、器官重疊處擋住,小於1公分的腫瘤也難以檢測出,得靠CT進一步檢查才行。
而超音波攝影,則是利用超高頻率的聲波來穿透人體,將不同組織反射回來的聲波轉換為畫面,來呈現體內組織或器官構造。超音波的好處是沒有輻射,但黃宗祺指出,超音波影像雜訊高,難以偵測初期病徵。就乳房腫瘤檢測來說,需要不斷追蹤,才能確定疾病狀況,但也可能因此錯過即早治療的時機。
因此,就X光和超音波來說,AI的應用場景,主要是協助醫生快速從訊息含量大的影像中,找出肉眼難以發現或容易忽略的初期病徵。在2年前,AI權威吳恩達的團隊所設計的CheXNet模型,以121層卷積神經網路(CNN)架構和美國國衛院釋出的胸腔X光資料集訓練而成,就可以做到早期偵測來輔助醫生診斷。
或像中國附醫所開發的乳癌超音波AI輔助分類系統,利用4萬多筆超音波影像和深度學習Xception架構打造而成,能在人眼難以判斷的初期階段,就偵測出腫瘤,「甚至早3、5年就發現了。」黃宗祺強調。
至於CT和MRI,「屬於進階檢查。」黃宗祺表示,兩者專門用來檢查腦、心、肺、腹部臟器等重要器官,門檻較X光和超音波高,成像也較清晰、細緻。但有別於X光片和超音波影像,CT屬於3D影像,透過X光來掃描人體,經電腦重組,以多張橫切面影像來呈現立體的檢查部位,並根據每張橫切面影像的間隔,分為厚切與細切,間隔越小,越能呈現完整的器官。單一次CT掃描可產生數百張影像,也才有機會能夠發現1公分以下的小型腫瘤。
MRI同樣也是一種3D影像,其原理是利用強大的磁場與人體內的氫質子產生共振,再透過電腦處理共振訊號後成像,可以清楚呈現出軟組織和重要器官的結構,像是腦、心、腹部臟器和骨骼關節等部位。MRI掃描一次可產生數百甚至數千張影像,畫質比CT更好。
要進行CT影像和MRI的影像辨識時,雖然醫生容易從清晰的影像中找到病灶,但這兩者每次掃描動輒就產生數百張影像,要從中尋找病灶,不管是標註還是診斷病情,都相當耗時。
臺北醫學大學副校長暨北醫附醫影像部主任陳震宇以肺結節CT掃描來說明,一次拍攝會產生500張影像,而醫生至少得花20分鐘,才能找出肺結節的位置。病人數量一多,醫生不僅要花更多時間來檢驗,準確率也會因長時間作業而下降。
不過,也因為人工判別CT和MRI相當費時,正是醫療影像AI擅長的的應用場景。這也是為何北醫附醫正計畫建置一套肺結節AI輔助偵測系統的緣故,就是為了縮短看片時間,讓醫生有更多時間在病人身上。
吳恩達研究團隊利用美國國衛院釋出的胸部X光資料集,打造出CheXNet模型,可辨別肺部14種疾病,並以熱成像圖來顯示病灶位置。
醫療影像AI新挑戰:數位病理切片
數位病理是醫界近幾年的新浪潮,可以將原本只能在顯微鏡下察看的病理切片,改成直接在電腦上進行。它的出現,是醫療影像AI的新方向,卻也是一個高難度的挑戰,因為數位病理的製作複雜,需經過組織處理、染色切片,以顯微鏡觀察、再掃描至電腦儲存,仰賴醫生專業經驗與時間。
不只如此,數位病理的檔案容量還相當大。與CT、MRI不同,數位病理和X光片一樣都是平面影像,但單一張影像的解析度卻比X光片、CT和MRI高上1,000倍,可達1GB至2GB。因此要拿來訓練AI,不只資料儲存是一大挑戰,訓練模型的時間也需要更久。以數位病理起家的臺灣AI醫療影像新創雲象科技就提到,曾有一次要用一個100層的殘差網路ResNet來訓練每張解析度高達1萬×1萬的影像,得靠GPU搭配600GB系統記憶體才能運算。
不過,臺灣在數位病理的AI應用已經起步了,林口長庚醫院就找來雲象科技開發了一套準確率高達97%的鼻咽癌偵測模組。北醫附醫已經開始將上千片肺癌數位病理交由放射科醫生,要展開部分標註的工作。臺北榮總今年也計畫投資數位病理。
然而,不管是哪種影像類型,在打造AI系統時,都會面臨資料收集的挑戰。也因此,科技部2年前特別發起醫療影像計畫,聯合國內3家大型醫學中心,要利用國人的醫療影像資料,來建置一個大型AI醫療影像資料庫,推動醫療影像AI的發展。
臺北醫學大學附設醫院自去年起,找來了10名擁有2年經驗以上的主治醫生,著手建置肺結節AI醫療影像資料庫,目前已完成1,500例的影像標註和語意標註,今年還要再新增2,000例。
附圖:【超音波影像AI實例】中國附醫旗下子公司長佳智能,開發一套乳癌超音波AI輔助分類系統,可以辨識乳房腫瘤及其良、惡性程度。目前,腫瘤辨識率達9成以上,而腫瘤良、惡性辨識率則約7成左右。(攝影/李宗翰)
X光影像AI實例
MR影像AI實例
臺北榮總與臺灣人工智慧實驗室以6個月的時間,打造出一套能在30秒內就揪出腦轉移瘤的AI系統DeepMets。今年4月份最新結果顯示,DeepMets準確率已達95%。 (攝影/洪政偉)
CT影像AI實例
數位病理影像AI實例
林口長庚醫院與雲象科技共同打造一套鼻咽癌AI偵測系統,由醫院提供數位病理切片資料,雲象負責進行模型訓練,經過2年優化,目前準確率達97%。 (圖片來源/雲象科技)
資料來源:https://ithome.com.tw/news/129973…
伽瑪射線治療 在 Esther Lee Youtube 的最佳解答
[相聚一刻]季休了十星期,我回來啦!今集,再次請到譚達治博士,深談"遠紅外線/Far Infrared"對人體好處,只是,博學多才的譚博士,可以由外太空講起,例如關於陽光和光線,你知多少?光有什麼好、什麼不好?中國為何叫China?為什麼各國都曾經爭相學習製造陶瓷?桑拿是"乾蒸"好些抑或"濕蒸"好呢?遠紅外線為何是懶人包、長期癱瘓病人、老人家的佳音、運動?多謝收看!
深談遠紅外線對你的好處 ~ [相聚一刻] ep263 Part 1
播出:2019年11月11日,8pm
嘉賓:譚達治博士, 治強電腦有限公司
主持:Esther Lee
監製:Weller Choi, Tony Chau
場地:相聚一台
入會查詢:WhatsApp Rebecca@6998 3791
嘉賓查詢:WhatsApp 相聚@5741 6869
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內容:
遠紅外線對我們有什麼好處呢?宇宙十分奇妙,地球也是一個非常奇妙的星球,和太陽的距離也是完美的。只要近少少我們便會熱死;如果距離太陽遠少少,我們又會凍死。同樣,我們的身體也是奇妙無比,需要好好的照顧。本來,太陽光線中的遠紅外線(Far Infrared)是最有益兼免費的治療力量。
陽光有很強的防腐、去臭、殺菌功能,亦可以增加免疫系統能力,但不是所有陽光中的光線都有益。宇宙中有可見的光、不可見的光、紫外線、伽瑪(馬)射線(Gamma Ray)、還有很多不同的、有輻射的光線照在地球上,唯獨是"遠紅外線"對地球、對人類、對動物、對植物都有極大的好處。
到底遠紅外線是甚麼?對我們有甚麼用?光有多少種?太陽油應該怎麼用?今集為你請來活細胞療癒(Live Cell Therapy),微電之父、活水專家、醫療/美容儀器發明家,譚達治博士,為大家講解對人體最有裨益的遠紅外線,如何幫助我們處理痛症、病後療養等善知識。
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[相聚]ep198–如何運用微電處理痛症 Part 1
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[相聚]ep207-水之故事(一)水的歷史及特異功能 Part 1
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