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。

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。

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