#新科技新未來
在醫學劇中，有時候會看到醫生一言不合就推病人去做MRI(磁振造影)👩⚕️
網路上還流傳著獅子做磁振造影的照片🦁
究竟磁振造影是甚麼呢？它和X光成像又有甚麼不同呢？
最詳盡的核磁共振造影原理就在這篇文章裡了，快來找吧！💪
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=i8w
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***********2019/9/2開放報名************
2019年心臟門診治療暨心臟超音波診斷技術培訓班 招生訊息
自2012年開始推廣心臟門診以來，課程內容隨著上課醫師需求而不斷更新，為了讓有興趣的醫師學習到完整的診療技術，在六次的課程中涵蓋了最新的入門、進階與高階的技巧與知識，其中有關超音波的基礎更是未來診斷最重要的關鍵，唯有正確與穩固的基礎，方能更準確的診斷與治療每一隻需要的動物，而進階與高階部分則著重在實際治療與用藥，並活用心超有關參數做出更正確的診斷結果與治療後藥物調整的依據。
課程從2019/10/24開始，下午13:00~18:00，期間總共上課六次，各為理論的講述與實際操作
上課時間及課程大綱：
2019 10/24(四) 下午13:00~18:00
理論課程:超音波的基本原理，成像、功能、定性、定量診斷原則(上)
實作課程:右側胸壁常用標準切面取得技巧
2019 11/6(三) 下午13:00~18:00
理論課程:超音波的基本原理，成像、功能、定性、定量診斷原則(下)
實作課程:右側切面常用計算功能應用與參數取得
2019 11/20(三) 下午13:00~18:00
理論課程:犬心瓣膜疾病的診斷與治療:診斷與分級技巧、用藥原則
實作課程:左側切面常用標準切面取得技巧
2019 12/4(三) 下午13:00~18:00
理論課程: 貓心肌病的診斷與治療:診斷與分級技巧、用藥原則
實作課程: 左側切面常用計算功能與參數取得
2019 12/18(三) 下午13:00~18:00
理論課程: 慢性心衰竭的管理:心衰竭定性與定量診斷.藥物使用規則與修正.
實作課程: B mode、M mode、D mode各功能參數計算與診斷
2020 1/3(三) 下午13:00~18:00
理論課程:臨床心臟超音波診斷:B mode、M mode、D mode， Clinical diagnosis and parameter calculation.
實作課程: 綜合各參數做系統性診斷與用藥建議
講師簡介:
蔡志鴻 醫師 獸醫學碩士
學歷: 屏東科技大學獸醫學院獸醫學研究所碩士(主修臨床心臟超音波應用)
專長:心臟內科.獸醫影像學.犬貓心臟超音波診斷.小動物腹部超音波診斷
論文、期刊、著作：
馬爾濟斯犬左心室舒張功能之評估(Evaluation of Left Ventricular Diastolic Function in Maltese Dogs)
馬爾濟斯犬心臟超音波常用參數正常值統計研究
心臟超音波參數Excel統計簡易診斷系統
犬貓心臟門診手冊2015/04出版ISBN:978-986-91669-0-4
Chih-Hung Tsai, Yen-Chang Lin. Research Article Fucoidan and Fucoxanthin Ameliorate Cardiac Function of Aging Canine. Asian J. Anim. Vet. Adv., DOI: 10.3923/ajava.2017
黃兆羣 醫師
現職：板橋 祐康獸醫院 副院長
國立中興大學獸醫學院獸醫學系
專長：犬心臟內科與超音波技巧，犬貓軟組織外科、內科
地點及地址：
馥都飯店3樓(板橋區縣民大道一段189號 02-29658003)
學員招生人數.報名費用及繳費方式：
招生人數: 一班預計招收20位
報名費:
新北臨繳費會員4.8萬元整
非新北臨會員5萬元整
課程含點心、講義乙本及結業證書,完成報名後因事無法上課者不再退費. .
匯款銀行
帳號:玉山銀行. 新板特區分行(代號808) 0587-940-005608
戶名: 新北市獸醫臨床醫學會 蔡志鴻
***請注意..先填報名表單- ->三日內匯款- ->再填匯款表單***
醫學影像成像原理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
【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…
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