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在德國科學家倫琴發現X射線以前,醫生診斷病患體內的情況在手術前都只能依據觸診或是病患自己的描述,這樣的診斷方法常會造成誤診,以致拖延治療進度
現代醫學造影技術的發展,使病患經過掃描後就能夠很清楚的知道體內發生的問題,協助醫生更了解病患的狀況。
就讓Q博來簡單的介紹醫學影像技術吧!
【3D影像醫學及手術】
1970年代發展的電腦斷層(Computed Tomography,簡稱CT)及磁振造影(MRI),經過數代的進階,時至今日的21世紀,不僅速度飛快、解析度高清、更進入從二維(2D)重建三維(3D)接近人體解剖的虛擬實境(Virtual Reality簡稱VR)的軟體發展。 VR虛擬實境已經運用在遊戲、媒體、室內設計、建築等各行各業,透過這樣技術將是未來融合虛實世界的重要設備,同樣運用於外科手術,三維(3D)的VR更可以做治療前計畫、教學及微創手術前的模擬操作。
所謂的AR擴增實境(Augmented Reality)的定義就是將3D重建的VR與實際的即時影像重疊結合,讓醫師在手術時更清楚病灶及周圍器官的相關性,特別是血管,使手術避免出血,視野更清楚。 目前至少已經有三個器官突破挑戰AR,即是眼睛、手與腦部(Augmented Eye, Hands and Brain),這個確定性的進步不僅是醫療科技的創新更是人民的福祉。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=fG8
【核子醫學科技】
大自然中有氮、氫、氧、碳……等多種元素,這些元素分別有不同的原子序數與質量數。凡原子序數相同、質量數不同的元素都稱為同位素,各同位素的化學性質仍相同,只是物理性質不一樣。例如:氫有三個同位素,氫一叫氫,氫二叫氘,氫三叫氚,原子序都是1,但其質量數,氫是1,氘是2,氚是3,質量數的不同,使物理性質也不同。若從物理上觀察:氫的個性穩定,不會釋出放射線,稱為氫的「穩定同位素」;氚的個性不穩定,會釋出β負粒子放射線,稱為氫的「放射性同位素」。
當我們需要放射線的時候,可以先製造一個不穩定的放射性同位素,由於它會釋出不同能量的粒子與放射線,也因此,放射性同位素成為人造放射線的主要來源之一。
核醫科技結合放射性同位素藥物及放射線示蹤性,協助醫生診斷或追蹤病情;利用X光的穿透性,讓體內器官組織病變在底片上顯示;紫外光與物質作用時具有殺菌力;醫院為癌症病患做放射線治療,即是一種透過鈷-60加瑪(γ)射線或電子加速器產生X射線殺死癌細胞的治療方法。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=h5C
【磁振造影】
要說明磁振造影的原理,必須先解釋什麼是「核磁共振」。可以想像一個原子的結構,是在中心有一個很小的原子核,週圍有電子。不同的元素,它的原子核裡,會有不一樣數目的質子與中子,質子與中子數量的總和,稱為「質量數」。一個原子,只要原子核的質量數是奇數,比如是1, 3, 5, 7……的時候,當原子在強力磁場的作用下,原子核外圍電子的「磁矩」的「總向量和」,就會順著磁場方向來排列。這個時候,如果向原子照射適當的電磁波,原子核就會吸收其中的特定波長或能量的電磁波,被激發到比較高的能階,這個過程稱為「核磁共振」。
原子核會自然從高的能階掉回低的能階,此時它會放出電磁波,於是就產生了核磁共振的信號,也就是用來做磁振造影的信號。我們可以用儀器偵測這些信號。比方說,生物體內含有許多水,水分子是由氫原子和氧原子組成的,氫原子的質量數是1,我們就可以使用核磁共振的設備,讓它產生信號,並且偵測。醫學界發現,利用這個方法,不必動手術接觸人體,就可以獲取體內水分子分布的資訊,從而精確繪製人體內部的結構,這就叫做磁振造影。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=i8w
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅[email protected],也在其Youtube影片中提到,肺癌檢查 專題 - 謝耀昌臨床腫瘤科專科醫生@FindDoc.com 資料來源:https://www.FindDoc.com (一) 肺癌的現狀是怎樣的,普遍嗎? 0:16 (二) 肺癌的檢查和診斷項目有哪些呢? 0:52 (三) 為什麽每年做胸部X光檢查,都不能發現早期肺癌?! 1:54...
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【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…
mri ct分別 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
未來科技改變快速,我現在看到的 VS 生活,跟我訓練完當 VS 的生活可能截然不同。
科技出現後,科別的界線會模糊,甚至不同科會彼此搶地盤,要怎麼去避免現在的選擇,造成 6 年後的遺憾?(怕誤上賊船的實習醫師)
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【未來無法預測】
人是沒辦法精確預測六年後的趨勢變化的,尤其細緻到醫學次專科的興衰,根本不可能,這點你要先看開。
現在癌症很紅啊,但檯面上我很尊敬的這些高手長輩,像是給我很多指導的中榮張基晟主任,他當年選做肺癌這領域的時候,患者一住院,護理站就是請病人先去買臉盆,因為那是打化療幾乎必吐的年代。當年的他,也不可能預測到後來癌症治療的風起雲湧。
如果你覺得自己的預測能力不錯,那拿來預測次專科變化太可惜了,應該去預測股票走勢,以及樂透開獎號碼。對了,大哥您飛黃騰達買好幾座城堡的時候,請記得提攜小弟一下。
【找到核心感動】
為了克服這種不確定性,選科還是要從自己的特質開始思考起。
以我來說,我也喜歡治病,但對惡質家屬實在沒辦法,實習過程,有兩次與家屬的溝通出現問題,得總醫師出馬社交解決(不是講道理的那種),所以我知道,作為臨床醫師,當年的我,在社會互動上是有缺陷的。
不過,上了幾次 CXR 與 KUB 的教學課程,我發現自己對圖像解謎有興趣,自己去買了一些影像書來看,又能比同儕更厲害些,這個良性循環進展的很快,外調台大實習時,其他病房的實習醫師要報告前,會來找我教他們怎麼看。後來我開始自修 CT,也頗有心得。這些都是在畢業之前發生的事。
所以,放射科當然就是我的好選擇,因為我對影像有感,偏愛數位科技,人際溝通勉強能做,但不是太擅長。
【現在開始努力】
選好你喜歡的科後,在實習以及住院醫師時期,都應該努力。
以實習醫師來說,我既然選了放射科,那我到每個科去 run,都要把自己當成一個「放射科醫師」來思考,我能幫上什麼忙?我能學到什麼?
加護病房的患者照 X 光,要看那些疾病?而這些疾病該怎麼去看?
一般外科的患者開胃癌,之後用哪種吻合方法?Billroth I / Billroth II / Roux-en-Y 哪一種?這三種的解剖有什麼差別,在 CT 上有什麼不一樣?這三種分別會造成的 complication 是什麼?CT 如何診斷?又,Roux-en-Y 這個奇怪的字是怎麼來的?
這跟多數人的想法剛好相反。許多人是,我一旦決定要做什麼科,那我 run 其他科的時候,混過去就行了。這非常可惜,因為專業發展到一個程度,最後決定你是否偉大的,往往是跨領域的能力。偏偏一旦進入專科訓練後,與其他科的交流其實剩下會診,能以基層角色,自由出入一個科,並觀察所有人的工作,這可是實習醫師的特權!
像我實習、住院醫師訓練、主治醫師都在同一個醫院,當到主治的時候,開始要與其他科別合作,因為當年的用心,我知道各科有哪些人,個性與想法跟我比較類似,合作自然快,也容易成功。
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【跟上世界等級】
進入住院醫師訓練之後,一定要買你們科的書來看,沒空閱讀沒關係,目錄先看完!
這是因為,世界的醫學與台灣的醫學並不一樣。世界的醫學是一個完整體系,各種疾病、診斷、機轉、治療都有。但你的醫學訓練,受到健保與訓練體系影響,你只會看到「健保給付下能治療的疾病與能做的 procedure」,以及「主治醫師做不來而需要你幫忙」的工作。
以我的放射科來說,在沒讀書之前,我看 procedure 的數量,就認為 intervention 就是肝癌 TAE、膽囊膽道引流以及泌尿相關引流為主。但讀了書才發現,intervention 領域的 textbook 那可真的是從頭做到腳,像是疼痛介入、導引切片、血管內技術等都有做,但因為台灣健保的給付,以及各醫院不同的科別分工,使得我們很專精於少數幾個 procedure,廣度上卻少了些。
所以,你需要給自己一個世界級的框架,在學習時,才不會見樹不見林。
做到這種程度,其實你不用擔心潮流改變的。就像我做心臟電腦斷層,這是有名的「心臟科搶放射科飯碗」的領域,但你真在這個領域的人會發現,心臟科最多搶走缺血性心臟病這塊,講到手術後心臟,以及先天性心臟病,還是幾乎都放射科醫師的天下。
有人說,可是你看核醫,要不是有 PET/CT,光靠傳統檢查,都漸漸萎縮了。要是選核醫,那不就麻煩了嗎?但是同學,生命會找到出路的。台灣核醫界的生活品質,以及論文發表量,在各醫院往往都名列前茅,或者你真要發展,像長庚團隊的核醫,從 PET/CT 發展到跨國研究,再發展到 MRI 研究,再發展到 PET/MRI 研究,真的是「事在人為」。
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《臨床醫師的學術研究》研討會,我們找來各種科別的 10 位講者,針對 4 個非常重要卻沒有人跟你說的主題,精準分享!
- 眼前困難:Reviewer 這一關
- 發展策略:專注讓你事半功倍
- 起步最難:大師們已經忘記的辛苦
- 未來展望:學術訓練開啟的各種可能
【有什麼具體好處?】
✔ 四大主題,其他地方聽不到。
包括:reviewer 老實說、研究主軸經營策略、真正由剛起步成功的人分享起步注意事項、學術訓練之後的人生道路有多寬廣。
✔ 新思惟舞台上所講的內容,獨一無二。
我們策展規劃的內容,讓講者們在台上與你分享的,就是更有趣、就是更實用。
✔ 校長親自主持的問答時間,廣獲好評。
過去在線上讀書會的鍛鍊,知道大家想問什麼、想聽什麼,有效總結並引導方向,避免天馬行空式的發散討論。
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肺癌檢查 專題 - 謝耀昌臨床腫瘤科專科醫生@FindDoc.com
資料來源:https://www.FindDoc.com
(一) 肺癌的現狀是怎樣的,普遍嗎? 0:16
(二) 肺癌的檢查和診斷項目有哪些呢? 0:52
(三) 為什麽每年做胸部X光檢查,都不能發現早期肺癌?! 1:54
(四) 有哪些較準確的檢查可作為肺癌的篩查,有助早期發現肺癌呢?建議哪些人士進行普查? 2:26
(五) 電腦掃描(CT)、磁力共振掃描(MRI)及正電子掃描(PET),三者如何診斷肺癌呢?有什麽分別? 3:02
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版友好~
稍微看了一下板上文章..才知道攝影掃瞄分好多種
CT為電腦斷層掃描..MRI為核磁共振掃描...PET CT 為正子掃描
請問這三種方式的差別在哪?分別應用在哪些時機呢?
媽媽為大腸轉移患者..在開刀前有做CT
目前已在進行化療..請問後續追蹤用哪種方式好呢?
健保有給付嗎?
看了文章才知道CT輻射量那麼高..
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◆ From: 58.115.69.96
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