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應用機器學習的電阻抗斷層掃描後處理方法
Showing a 3D post-processed EIT image

蔡德明、賽巴蒂安、蔡蕙安、塗智宇、方熾洲、
盧琦偉、傅柏幃、 蔡倫倫、蔡顥頤、董于澤

EIT電阻抗成像(Electrical Impedance Tomography, EIT)是一種非侵入式(noninvasive)重建人體內部組織影像之技術,透過量測人體內部的電阻率分布以及演算法模擬重建,可即時顯示人體內部組織之影像。
EIT電阻抗成像的技術自1970年代末提出,1980年代末期進入了迅速發展之階段,但受限於量測數值易受到環境干擾出現偏差而影響成像之正確性及準確性,一直到近10年才有突破性的發展,並有採用EIT技術之商品化醫療器材問世。
交大團隊的創新EIT後處理技術,應用機器學習提高EIT電阻抗成像影像解析度及準確性,未來將此EIT後處理技術應用於肺部連續成像影像監測,可搭配ICU加護病房使及呼吸照護病房用之機械式呼吸機、及手術使用之麻醉機。
臨床上現有之醫學影像診斷設備有電腦斷層掃瞄(computed tomography, CT)、核磁共振攝影(亦稱磁振造影, magnetic resonance imaging, MRI)及超音波掃瞄。電腦斷層掃瞄及核磁共振攝影可清楚呈現患者肺部影像,但這2種設備礙於單次掃瞄費用昂貴,一般掃瞄時間約10分鐘至1小時,尤其電腦斷層掃瞄具有輻射性,長期使用有致癌風險,再加上這2種醫療影像診斷設備的體積龐大,無法設置於病床旁,因此電腦斷層掃瞄及核磁共振攝影並不適合用於長期連續監測患者肺部組織。超音波掃瞄雖不具輻射性且單次使用價格相對低廉,但因肺部組織內有肺泡,超音波掃瞄本身的技術限制無法呈現肺泡影像,而肺泡是否塌陷或破裂多少會造成患者肺損傷,因此無法使用超音波掃瞄做為長期連續監測患者肺部組織之工具。
交大團隊提出創新EIT後處理技術,應用機器學習提高EIT電阻抗成像影像解析度及準確性,藉以提供即時且連續性的高解析度肺部EIT影像,實作過程僅需修改EIT技術中阻抗量測及影像重建演算法加後處理技術,與現行機械式呼吸機相容且搭配使用。
本團隊提出並開發創新的電阻抗斷層影像後處理技術,一個包含了機器學習的新穎電阻抗斷層影像後處理方法技術可以降低誤差60-90%或以上。

技術優勢
‧目前臨床缺乏持續監測肺損傷之產品,本案發展電阻抗斷層掃描系統並做機構應用,開發機器學習系統,能夠動態呈像為其優勢,具有核心專利保護,並已有技轉機會。
  • 學研新創 智慧機電及醫資組獲獎
  • 學研新創 智慧機電及醫資組獲獎
  • Showing a flowchart of the EIT post-processing based on machine learning schemes
  • Lab team members
  • Lab team members
  • Dr. Sébastien Martin
蔡德明  
學歷 PhD (McGill University)
BS (University of California, Berkeley) 
現職 國立交通大學電機工程系暨生醫工程研究所教授  
經歷 國立交通大學資訊工程系教授
國立交通大學電機資訊國際學位學程主任
國立交通大學電機資訊學院國際化與發展辦公室共同主任
University of California, Berkeley, Electrical Engineering and Computer Science Department, Visiting Professor
University of California, Santa Cruz, Computer Engineering Department, Visiting Professor
Stanford University, California Ear Institute, Visiting Research Scientist
Philips Technology Center, Principal Engineer
研發動態
 
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