最新醫學影像處理的技術發展最重要的一點是影像的來源，即Modaltiy(造影設備)
台灣目前沒有任何一家公司在賣Modaltiy，所以大部分學術界玩的幾乎是演算法。
例如資工、醫工、醫資等科系有很多 "醫學影像處理實驗室"。絕大部分都是拿現有的
造影設備產生的影像來進行所謂影像後處理的工作。大多是要改善目前影像無法直接診斷
利用DIP的方式來找出 "亮點" 或是提高診斷的準確。這些都要從醫生那邊取得的需求。

如果你朝學術方向進行，頂多就是改善演算法套一種醫學影像然後去改善準確率。你可以
利用相同的方法去套用到其他種類的影像，只要改修改本身的演算法，針對影像的特徵
或物理組織在成像的特性，例如脂肪、水、骨頭對造影的結果有不同的數值，可以根據
這些物理特性轉換至數位影像pixeldata，根據造影的原理再來進行DIP
例如，算出器官的體積，並用不同顏色標出。如果學校老師偷懶的話他可以用同一款DIP
產生無數paper。例如:

使用XXX分析法對YY醫學影像分析 (改YY就好)，國內衝paper就是這樣玩的?

但這樣的做法有一個很嚴重的問題，就是一但別人發明了一個新的造影設備，使用新儀器
所產生的醫學影像可以解決過去需要影像後處理的問題。那麼問題就來了，長期研究這題
目的人怎麼辦? 這是一個困境。

我遇到的情形是，以前乳房攝影因為是平面，所以有些鈣片不能準確地知道它的形狀以及
實際分佈的情形。因為有可能鈣片會重疊在一起，你只能透過影像看到前面，看不到後面
因此就有一堆人在做這樣的研究，改善原始影像對於鈣片的診斷。因此paper滿天飛

但該死的某家廠商發明了一種叫3D乳房攝影，結果不用影像後處理就可解決上述的問題。

問題來了，你叫那些研究學者情何以堪? 可能他畢生的心血都在這裡。

那這些老師只能安慰子己說我努力培養學生，讓他們學習影像處理的技能而已。研究呢?

另一個案例是很久以前，因為要計算鈣片的數量以及大小要算，一顆乳房鈣化的地方可能
非常的多，要用影像後處理來做的確是有很大的空間可以玩。後來儀器商就跟大學共同
研究開發鈣片偵測演算法整合到儀器理面，造影完之後就可以直接算出結果，還給直接
出報告，最後這個報告還變成國際標準格式。

台灣沒有公司在做造影設備，所以我們台灣只能撿人家現有的產品來玩後處理。因此，
一個國家學術要夠強，背後必須要有對應的工業界支撐。不然只能撿人家剩下來的玩。
例如:德國、美國。這兩個國家的學術單位背後都有強大的工業在支撐。

台灣的老師也可以自我安慰說，我學生很聰明啊他可以推導複雜的數學，應用在DIP上面
所以也這證明我們很強。學術研究可以，但應用到工業界。抱歉，我不用你的公式可以
跟你做出一樣的結果。

: : 現在也在研讀一些DIP的算法 並且試著使用VC來實現
: : 之後也打算往這方向研究
: : 如果醫學影像真的還是沒發展 我念完研究所也是要到資訊業電子業
: : 我想請教的是
: : 如果是要進入一些有在作影像處理的公司
: : 我需要在研究所加強甚麼額外的能力?
考過筆試通過面試，這才是你的目標。多寫程式，熟悉幾項工具。Interview時能證明你
具有這方面的能力，可以將code放到例如:git，時間久了會慢慢累積經驗。
: : (研究所的修課我的大約想法是修演算法 影像處理 資料結構 DSP 一些編碼課程
: : 旁聽資工系的大學部課程
最基本要上影像處理、資料結構。演算法個人覺得是多寫程式遠比上課有用多，有的可以
靠自己上網學習或是透過openSource去看別人寫的code再對照理論，會比你從頭學快得多
大部分的東西例如編碼，已經有現成的library可以用，你了解原理就好。最重要的是
在你研究所時期能累積實戰的經驗，以及面對雇主時能好好地呈現你的作品

在學校學到這樣的理論後，出社會找工作，不完全是類似的工作。但你可以從學習的過
程中，提升你的程式能力。生醫影像處理只是影像處的一部分，套用到其他領域，
你學的理論一樣可以用得上。所以不要拘泥做生醫影像處理，畢業後的工作也要做這個
(在台灣幾乎是不可能，有的話也是call原廠的API, 做library的幾乎沒有)

: : 還有一些數學系的課程像是代數導論 學些硬體如單晶片8051
: : 我也不排斥延畢一年多學東西)
: : 因為大學部不是電資相關 所以我很用心想學
: : 其實在現在大三就已經在學程式 把機率 線性代數 信號與系統 傅利葉 學好(但是都自修
有時間就多修，因為你不曉得會不會有一天突然用到。
: 簡單來說要追回來至少要砸大錢砸十年才有機會跟國外平起平坐，
: 為什麼我這麼說呢？
: 那些資訊與醫學整合領域的人要訓練多久，
台灣醫學資訊工程的工業在台灣不外乎就是代理、改規格、拿原廠的API來玩。若在業界
找工作不如把自己的code能力加強，順利通過面試跟筆試。不然就頭洗下去繼續深造。
但未來找工作就......

: 這就是為什麼很多 paper 都是那幾個 lab 在發表，
: 因為他們是巨人啊！他們的前輩有長遠的眼光，
: 知道這個領域有前途，所以他們在這些領域累積了巨人，
: 讓他們的後繼者可以乘著巨人的肩膀，
: 不斷累積上去，
巨人背後有強大的工業在支撐。重點是巨人有還沒上市的新儀器。除非台灣廠商哪天突然
想開發醫療儀器。我個人認為超音波有機會，因為沒有所謂輻射管制，台灣做的門檻比較
低。中國已經一些實力不錯的廠商發展出超音波產品出來了。有了這些工業，台灣的學術
能力才會跟著提升，但前提是廠商要跟國外一樣，，在產品開發時期，就要讓大學進場了

: 台灣在這裡只是一個半路出家的角色，
: 需要花更多資源去投資這個領域，
: 但還不一定會回收，
: 你有興趣當工作建議你去了解 kitware 怎麼進去吧！
能用這些code對你找類似的工作有幫助，例如嘗試寫CMake，使用ITK, VTK到你的程式中
這些都是以未來找找工作本錢。

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