演算法/ 模型建置

影像標注是建立機器學習模型基準(Ground Truth)的重要過程,而醫療影像由於涉及到高度的專業知識,通常需要一位以上的醫生來協助進行,並透過流程管控來確保影像標注的一致性,目前我們團隊有解剖學的資深老師以及10位皆是讀相關生醫背景的標注人員有4位博士、4位碩士及2位學士。

而影像標注的原始資料主要是來自於醫生手術時的影片,我們會依照醫生需求進而更改方案,再配合我們研發出來的標注系統,進行影像標注,而這些影像標注可應用於醫生發表論文、申請政府計畫及繼續深入研究。

服務流程

服務範圍

主要模型建置的服務範圍有CT/MRI 、臨床病理學以及微創手術,如有需其他合作歡迎洽詢。

CT/MRI

臨床病理學

微創手術

案例介紹

以子宮動脈阻斷術的AI模型來做介紹,共16種物件來做辨識。

此術式需在圓韌帶、IP韌帶的三角地區進行切入,找到子宮動脈後進行結紮,所以我們分為尋照切入點、切入後結紮兩個階段。

訓練資料集(含驗證資料集)共使用 76 部手術影片,共 10,096 張手術照片。

測試集資料使用 3 部手術影片,共 717 張手術影片。

尋找切入點階段平均準確率%

by training data

84.52%

切入後和結紮階段平均準確率%

by training data

95.67%

如未顯示則表示尋找切入點或切入後結紮階段不會出現該器官

建置需求

AI影像”初步分析”最低條件,如有其他問題歡迎詢問。

-標記影片數至少10部 (10位病患的手術影片)

-每項物件標記數量至少達300張, 並出現於4部影片以上

-我們建議標記張數至少2500張以上,以子宮動脈結紮術為例,圖片張數與判斷準確度的關係 ,如下圖表所示。

售後服務

慧術科技股份有限公司

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