放射科醫師 徵 才的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

人工智慧與影像知識詮釋化(修訂版)

為了解決放射科醫師 徵 才的問題，作者羅崇銘 這樣論述：

　　本書以資訊數位化出發，跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊，尤其分類與詮釋資料的描述，是資料科學時代相當重要的一環，利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立，並將日益重要的醫學影像的類型加以整理，包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求，進行鉅細靡遺地闡述，此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料，以完整詮釋建立永恆的知識。   本書特色 　　醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場， 　　為此建立醫學影像檔案學的知識整理， 　　也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。  

放射科醫師 徵 才進入發燒排行的影片

基於深度學習類神經網路對乳房攝影評估適切擺位之研究

為了解決放射科醫師 徵 才的問題，作者林汝松 這樣論述：

WHO 2020年全球癌症報告，女性乳癌約占新發癌症病例的11.7%，死亡人數近68.5萬，台灣則每10萬人口78.9人的發生率（0.0789%），是目前成長率最快的癌症。乳房X光攝影是被醫學證實可以有效早期發現乳癌的檢查方法。然而惟有適切的乳房X光攝影擺位才能使乳房組織充分呈現於影像中而不致乳癌被遺漏診斷。根據研究，乳房X光攝影檢查的敏感度可能從擺位通過評估情況下的84.4%下降到擺位失敗的形況下的66.3%；長期以來多數研究與統計也都證實乳房擺位是影響乳房X光攝影檢查成效的關鍵因素。 近年來人工智慧深度學習有了突破性進展，為了減少不正確的乳房攝影擺位可能會導致錯失乳癌的診斷

，本研究應用深度學習方法以卷積神經網路模型辨識臨床影像對於MLO與CC視像獨立評估乳房X光攝影擺位的適切性，以減少乳房X光攝影乳癌篩檢的受檢者因攝影擺位的適不切而被召回重照所造成的困擾，及增加放射科醫師對乳房臨床影像診斷乳癌的確定性，進而提升乳房X光攝影乳癌篩檢的成效。 本研究以回溯方式收集台北市立萬芳醫院2017年1月至2020年12月的乳房X光攝影包含有完成RCC、LCC、RMLO、LMLO等4 Views(視像)擺位的乳房X光攝影300例，共1200張影像，由乳房影像放射科醫師及專業放射師依照ACR 1999 Mammography Quality Control Manual的臨

床影像評估項目中的乳房X光攝影MLO View 和CC View擺位的標準，對臨床影像進行擺位適切與不適切之分類；分類完成的影像應用遷移學習技術以卷積神經網路 (CNN) 深度學習方法訓練模型，模擬視覺化辨識不同視像乳房影像中乳房組織呈現的充分性的方法，來評估乳房攝影擺位的適切性，經訓練CNN模型後驗證結果，AUC、F1、Precision都高於90%，證實可達成以人工智慧自動評估乳房X光攝影擺位適切與否的目的。

AI 醫療 DEEP MEDICINE

為了解決放射科醫師 徵 才的問題，作者EricTopol 這樣論述：

　　AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 　　 　　本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 　　【 AI 觀察掃描影像的威力】   　　★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！   　　★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結

果與真實值相比，整體準確性高達 84%！   　　★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！   　　★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜

病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！   　　【 AI 辨識病理切片的潛力】   　　★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。   　　★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。   　　【企業界爭相切入 AI 醫療應用】   　　★

許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！   　　★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。   　　【 AI 提升醫院急診室、手

術室及加護病房的運作效率】   　　★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。   　　★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。   　　★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否

有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。   　　★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。   　　【 AI 打破迷思、顛覆傳統】   　　★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上

，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！   　　★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！   　　★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。   　　【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】   　　★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！   　

　★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！   　　美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！   本書特色   　　★ 為什麼你/妳需要讀這本書？   　　【如果你是醫師、醫療從業人員……】 　　為什麼醫療領域需要發展 AI？

　　AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ 　　AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 　　這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！   　　【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 　　醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 　　何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 　　如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！   　　【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 　　最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」

融合了 AI 科技與醫療知識， 　　隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 　　醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 　　資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！   　　此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。   名人推薦   　　AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！   　　“人工智慧與人類

醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復   　　“人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席

科學家   　　“以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評

基於貝氏定理以及深度學習針對 乳房攝影腫瘤進行 BI-RADS 分類

為了解決放射科醫師 徵 才的問題，作者張漢庭 這樣論述：

根據全球癌症發病統計，乳癌位居女性癌症發生率第一位，也是在女性癌症中 的主要死因。最近醫療設備的進步以及乳房 X-ray 攝影技術的成熟，乳房中的微小 鈣化點、局部結構變形或腫塊(mass)等大多都能透過 Mammography 來偵測到，以 致越來越多沒有明顯症狀的早期乳癌能被提早發現。根據研究顯示，透過 Mammography 的篩檢來早期發現乳癌能有效降低 20%至 30%的乳癌死亡率。然 而，乳房組織的組成複雜，在不同放射科醫師間容易導致不同的判斷，難以用客觀 的方式評估。因此，為了讓乳房報告檢查有一致性，美國放射科醫學會發展 BI- RADS 書寫報告方式，即所謂的「乳房影像報告暨

資料分析系統」，將 X-Ray 攝影 檢查結果分為七類。然而，目前根據 BI-RADS 對乳房病變的評估仍然大多基於定 性的描述以及主觀的判斷，還是具有相當的變異性，導致分級結果有較高的觀察者 間、內的變異。為了提高乳房 X-ray 攝影結果的準確性和一致性，許多研究團隊嘗 試使用機器學習方法來構建電腦輔助診斷 CAD 系統來進行定量的評估。目前 Mammography 相關的研究成果大多限於針對特定病例並且僅將病變區分為良性或 惡性，然而，一個適當的 CAD 系統必須根據臨床程序去設計，提供與放射科醫師 相同方式的輸出結果才能更佳 CAD 輔助醫療診斷的性能。本研究提出使用貝氏定理的方式克服

現有資料不足之問題，並將乳房 X-ray 攝 影中的腫瘤病變分類為 BI-RADS 3 4 5。在所有 BI-RADS 類別中，BI-RADS 3 4 5 的結果尤為重要。正確的判別 BI-RADS 3 4 5 不僅可以幫助早期篩檢和治療，還可 以避免不必要的切片檢查和手術。由於深度學習需要大量的訓練樣本，因此本研究 基於貝氏定理的方式，將已知的結果輸出透過前機率去推理每一類別的事後機率 來確定良惡性信息是否有助於 BI-RADS 的分類。在模型訓練過程中，image augmentation 以及 transfer learning 等常見的方法也被用於幫助避免 overfitting。本

研究針對 VGG16，ResNet50，DenseNet121 和 Inception-V3 等模型進行了測試，以 確定它們在良惡性和 BI-RADS 分類上的表現。對於良惡性腫瘤分類，Inception-V3 的表現優於其他網絡，總體準確度為 0.854，靈敏度為 0.843，特異性為 0.863。對 於 BI-RADS 分類，Inception-V3 的性能也優於其他網絡，總體準確率為 0.622。由於 Inception-V3 的表現在良惡以及 BI-RADS 的分類都優於其他網路，本研究以 Inception-V3 的結構去改良，透過貝氏定理將先驗機率使良惡性的訊息幫助正規化 訓練過程

。這方法將BI-RADS分類accuracy 提升了10%，最終總體準確度為0.726， confusion matrix 顯示 BI-RADS 3 的敏感性為 0.701，BI-RADS 為 4:0.761，BI- RADS 為 5:0.717 。最後使用 CAM 顯現模型改良前後的熱度圖能夠看出加入先 驗機率去訓練能有效的改進模型提取重要的特徵像素。為輔助放射科醫師進行 BI-RADS 分類，本研究利用貝氏定理的方式將良惡性 訊息加入模型的訓練，克服現有的資料不足之問題。 由 confusion matrix 以及 CAM 皆顯示使用貝氏定理結合先驗知識可以幫助提高 BI-RADS 分類結

果。