01DICOM 標準格式與 3D 醫療影像預處理

與一般 JPG/PNG 圖片不同，醫療影像採用 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式，包含高動態範圍的 Hounsfield Units (HU) 灰階數值與患者元數據。開發醫療 AI 的第一步，就是將 DICOM 切片堆疊為 3D 體積數據 (Voxel Data)，並進行肺野窗位 (Window Leveling) 歸一化處裡。

023D U-Net 與 ResNet 在肺結節偵測中的應用

在胸部 CT 篩查中，微小的肺結節 (Lung Nodules) 直徑可能只有 3-5 毫米。我們使用 3D U-Net 進行體積層面的語意分割，自動圈出疑似結節的區域，並輸出體積與密度變化數據，協助醫師快速聚焦疑點。

03熱力圖 (Grad-CAM) 提高 AI 的可解釋性 (Explainable AI)

醫療領域絕不能接受「黑盒子」診斷！透過 Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）技術，AI 能在 X 光片上疊加熱力圖，明確標註出模型是根據「哪一個解剖區域」判定為氣胸、肺炎或骨折，讓醫師能夠進行雙重驗證。

04學術研究與可行性 PoC 驗證範疇

鳳凰程式工坊提供學術研究與醫學中心合作的 AI 演算法開發，專注於公開資料集（如 ChestX-ray14, LUNA16）的模型驗證與專利雛型開發，協助研究團隊發表高品質論文與驗證雛型。

FAQ常見問題解答

AI 輔助診斷可以完全替代放射科醫師嗎？

不可以。AI 的定位是「輔助與預篩工具」，幫助醫師優先處理高風險急件、減少疲勞漏看，最終診斷報告仍必須由專業醫師核簽。

如何確保 AI 模型不會因為不同醫院的機器廠牌而失效？

我們在訓練階段會加入多中心（Multi-Center）資料集，並透過 Style Transfer 與 Intensity Normalization 提高模型的泛化適應力。

專案支援 3D MRI 影像處理嗎？

支援！我們可以處理 NIfTI (.nii) 與 DICOM 3D 格式，執行腦腫瘤、脊椎骨骼等 3D 語意分割。