工研院首推CES虛擬展示館　AI、機器人、數位醫療受關注

2021年01月11日 15:36
記者姚惠茹／台北報導

工研院今（11）日宣布，全數位化展出的CES 2021即將在美國時間1月11日登場，今年工研院因應疫情，首度以虛擬展示館參加CES 2021數位展，發表AI人工智慧、機器人、數位醫療等三大熱門技術主題，提供全新直覺式線上觀賞12項創新技術3D影像，吸引數十家國內外業者洽詢合作。

1.自學式電池管理系統技術

以獨創的AI演算法針對環境、電池劣化、駕駛行為等動態變化對電池資訊做即時校正，直到電池組汰役前均可準確電池劣化程度以及剩餘里程，更可幫助電池平衡等控制策略提升電池組的使用壽命、安全性與汰役再利用的價值。

2.類人雙臂機器人的仿生手掌

擁有仿生手掌抓取形狀不規則物件，拿書、名片、手機、或寶特瓶，連彈電子琴都可以，而且擁有兩隻七軸手臂，單臂總重15 kg、荷重比0.3、重現性0.02mm，動作靈活自由，提供類人作業能力，能從事多元工作。

3.UVC LED流動水殺菌模組

利用UVC紫外光具有殺菌的功能，透過特殊的機構設計，讓UVC紫外光對流過的水作殺菌，除菌率可達99.9%以上，模組並利用LED可高速開關特性，以水流動感應啟動，可省下約50%用電量，具啟動時間快、耗電量低、壽命長、無汞、尺寸小的特點。

4.心臟守護貼「全球第一台非侵入式守護心臟儀器」

可非侵入性測量肺動脈血流速、血液輸出量、心輸出量與心跳，評估人體血循環與心血管狀況，安全、快速、準確，還可以監測心房震顫並加以預防，具備微小化、高感度、低功耗的特色，可長時間監測收集心血管資料，讓醫護人員掌握健康狀況。

5.智慧感知照護衣

結合耐水洗導電紡織品與奈秒脈衝近場感測技術（NPNS），突破傳統智慧衣必須貼身量測的限制，以非接觸式微型低功率雷達即時感測心率、呼吸等生理數據，可應用在長者健康照護、醫療管理，減低醫護人力負擔。

6.iDarlingWeaR嬰幼兒智慧照護裝置

獲CES 2021 Innovation Awards，毋須接觸嬰幼兒身體或皮膚，將裝置穿戴在其身上，便可即時偵測並記錄嬰幼兒之心跳與呼吸，透過藍芽裝置，將蒐集到的嬰幼兒生理資訊，傳送到父母或照護者的行動裝置，隨時掌握嬰幼兒生理狀況，讓爸媽方便照顧嬰幼兒。

7.心照護穿戴裝置iCardioGuard

整合「複合式生理感測」及「心血管與心理狀態分析演算軟體」，透過直接量測胸口、經由心跳帶、運用電極貼片或結合智慧衣等方式量測，只需3秒鐘，就能即時偵測並紀錄心跳與呼吸；再透過藍芽裝置，將蒐集到的生理資訊，傳送到行動裝置，經由App即時了解身體狀態。

8.智能化手持超音波影像系統

全台第一台智能化手持超音波影像系統，包括重量350克、長度16公分，成功縮小超音波儀器，不需要任何線路就能操作，內建鋰電池，可連續使用1至1.5小時，並透過Wi-Fi可即時傳輸到手持裝置觀看，可依據情況搭配不同的超音波探頭，廣泛應用在內科、婦產科、復健科，弭平偏鄉醫療差距。

9.睡眠學習技術

WiFi Radar感測技術以非接觸的方式，運用低功率的電波偵測使用者的睡眠狀態與品質 ，當偵測人體進入深睡期後，透過設備播放白天學習資料，刺激大腦海馬迴將短期記憶轉化至大腦皮層成為長期記憶，可應用於睡眠呼吸中止狀態的偵測，可協助阿茲海默失智症早期診斷。

10.手持式光學同調斷層掃瞄儀 膚質檢測新利器

「手持式光學同調斷層掃瞄儀」是以非侵入式的「光學同調斷層掃描技術」，即時呈現皮膚組織的斷層結構影像，提供表皮與真皮層交界面皺褶程度、膠原蛋白密度、血管形態、毛囊狀況等膚質型態資訊，能夠看到皮下2毫米皮膚組織狀況，解密皮下膚質快又精準，為保養品功效提供科學實證。

11.腰椎X光片智慧量測技術

運用「深度學習」和「影像處理演算法」定位出X光影像中各節脊椎的位置，透過各定位點精算出腰椎節X光影像關鍵參數，包括腰椎前突角(lumbar lordosis, LL)、骨盆入射角(pelvic incidence, PI)等五十二個維度之量測物理量，及各椎節滑脫之異常偵測。

12.糖尿病視網膜病變AI診斷輔助分析系統

目前唯一可偵測四種主要的視網膜病徵，並清楚標示位置的AI判讀技術，可有效輔助醫師針對病變嚴重程度的判讀，結合醫師專業知識與人工智慧分析的人腦與AI雙腦協作，更有效率協助非眼科醫師進行糖尿病眼底影像的細微病變判讀，提供糖尿病視網膜病變五個級別的分類模型。

附圖：▲工研院智能化手持超音波影像系統 睡眠學習技術 自學式電池管理系統技術 類人雙臂機器人。（圖／工研院提供）
▲工研院自學式電池管理系統技術。（圖／工研院提供）
▲工研院智能化手持超音波影像系統 睡眠學習技術 自學式電池管理系統技術 類人雙臂機器人。（圖／工研院提供）
▲工研院智能化手持超音波影像系統。（圖／工研院提供）
▲工研院睡眠學習技術。（圖／工研院提供）

資料來源：https://finance.ettoday.net/amp/amp_news.php?news_id=1896175&from=m.facebook.com&fbclid=IwAR3aiI_5KpctoXYjTJtC-AQ30s7eukvA-KZexe_vHusnqDiq1aDSgfCft2U

「常識」

我在補習班教小孩數學，雖然我是老師，但我最近覺得：面對自己的學生，我也學習到很多事情。

一枚十元硬幣，你覺得厚度是「2公尺、2公分、2毫米」哪一個？很明顯是2毫米對吧。

學生跟我說他不會。

我第一反應當然覺得「這麼簡單你為什麼不會」，但我想了一下：

我「你覺得這三個選項之中，哪一個不可能？」

學生「不可能是2公尺」

我「好，那你覺得十元硬幣的厚度是2公分，還是2毫米？」

學生「我覺得是2公分」

我「好，我們來驗證看看：這裡有一把尺，這是一個十元硬幣。你量看看，這個十元硬幣的厚度是多少？」

學生「啊！是2毫米！」

＊

「我」覺得是常識的東西，對別人而言或許不是常識。甚至可以說：某個概念要成為一個人心裡的「常識」，是需要他自己學習，或是別人來影響他的。

這件事情我應該會記很久很久。

【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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