AI應用技術
深度學習、醫療影像標註訓練平台、DICOM Viewer、AI模型管理平台、K8S雲端平台、健康數位平台(HealthBee)、身體部位影像AI辨識、統計建模　　

技術應用領域
醫療影像大數據應用、輔助醫師對肺部電腦斷層的肺結節判讀、提供結構化病歷產出　　

應用名稱
LibraLung, Medical Images Detection Platform, LDCT Lung Nodules Screening Application, 醫療影像輔助偵測平台　　

應用描述
LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。　　

運用技術
影像去識別化、影像標註、影像收載與查詢、深度學習、機器學習、影像辨識、身體部位影像AI辨識、統計建模　　

效益
「LibraLung天秤肺影」肺部電腦輔助判讀系統透過AI人工智慧，能輔助醫師進行複雜慎微的肺結節尋找與判讀報告作業，減輕醫師長期工作壓力負擔，並協助完成多項的繁瑣數據輸入、快速明確的報告完成，以資訊自動化手段替代了繁瑣的人工作業，提高醫療的效率與無可取代的高品質作業環境。同樣之影像在LibraLung天秤肺影的輔助下，再經由醫師判讀，相較於只由醫師判讀，準確度能提高25%; 判讀的肺結節一致性提高31%，標示一致性及準確度的提高，有助於患者追蹤病灶定位比較、精準量測VDT(volume doubling time)的數值與計算Lung-RADS分級;在LibraLung天秤肺影的輔助下，減少醫師手動肺結節量測動作，以供後續電腦追蹤病灶的變化。　　

應用/研究單位
睿傳數據股份有限公司