透過AI辨識新冠肺炎肺部影像 成大團隊獲歐洲競賽冠軍
2022-07-26 11:52 聯合報／ 記者修瑞瑩／台南即時報導

成大數據所助理教授許志仲（中）帶領團隊以AI辨識心觀肺癌肺部電腦斷層影像。圖／成大提供




成功大學數據所助理教授許志仲與團隊，參加2022年歐洲電腦視覺國際研討會舉辦的新冠肺炎影像辨識競賽，打敗28個隊伍拿到世界冠軍，10月將在以色列獲頒獎項。

許志仲表示，運用人工智慧進行新冠肺炎自動化檢測是近年來最熱門的議題，兩年一次在歐洲舉辦的電腦視覺國際研討會（European Conference on Computer Vision）簡稱ECCV，是電腦視覺領域中首屈一指的頂尖國際研討會，今年會中舉辦新冠肺炎辨識競賽，必須在兩個月內依據主辦單位提供的胸腔電腦斷層掃描影像，檢測患者是否確診新冠肺炎，並提交相關技術報告，確保成果的效能與創新性。

許志仲表示，參賽的學生不僅熟悉科學數據分析，更具備醫學、物理與資訊等不同的跨域能力；專任研究助理蔡其翰分析資料判讀的主因，找出AI模型學習的關鍵，在碩二生陳冠麟建構的基本AI模型，由碩一生馬欣蒂、戴勝捷負責不同實驗模組的實測，最後經由統計專業分析500多組資料，在上千張的CT中找到正確的肺部切片，辨別準確率達8成9，拿到世界第一。

許志仲指出，COVID-19的肺部病徵嚴重程度不同，資料庫蒐集也來自不同國家、地區與醫院、因此每組影像的切片數量、寬度與解析度都不一樣，所以要在如此多變的情況下，設計出穩定且良好效能的網路並不容易。

學生們使用兩階段訓練的檢測機制，先利用隨機選取的影像訓練AI模組辨別特徵的能力，第二階段再使用新型態的人工智慧網路（Transformer），探索切片特徵之間的關係，提高對於細緻變化的鑑別能力，在效能上有所突破，也因此獲得佳績。

成大指出，在疫情未見趨緩、與病毒共存的現況下，過去必須使用人工方式辨別斷層掃描檢測COVID-19，往後期望能透過AI智慧減少醫師的負擔，在每日大量的資料下，快速篩選出病徵較為嚴重的患者。