結合深度學習與腦部MRI的腦齡預測模型研究
- 電機工程系｜張廷安 老師
- 2025年5月2日
- 讀畢需時 2 分鐘
已更新：2025年5月19日
主持人｜張廷安
本計畫運用深度學習技術，輔助對腦部核磁共振成像（MRI）中的灰質、白質和腦脊髓液進行分割，並基於這些特徵進行腦齡預測。當預測年齡高於實際年齡時，可能暗示腦部某些區域存在萎縮情形。當醫師懷疑或確認患者出現失智症症狀時，通常會安排患者進行腦部影像檢查，以利用MRI影像判斷患者是否屬於早期失智症的高風險群體。本計畫主要針對阿茲海默症（Alzheimer's disease），其早期臨床表現為腦部萎縮導致記憶退化。為此，我們採用ADNI、IXI資料庫中的1000組人腦MRI影像資料，並利用3D CNN演算法實現腦齡預測，以輔助醫生對阿茲海默症進行早期篩檢。
場域聯結說明
本計畫邀請楊惟中教授至國立勤益科技大學的進行專題演講。這些演講將為學生和對智慧醫療趨勢感興趣的人提供機會，深入了解台灣健康科技發展的現況和趨勢，同時促進知識交流和學術合作。
教學創新或教師社群運作
在2000年以前，資料查找主要依賴圖書館和實體書籍，需要大量時間與精力。隨著網路搜尋引擎的普及，知識獲取的方式大幅改變，資料變得更易於獲取。近年來，AI技術快速發展，類似的變革正在發生，AI工具的使用逐漸普及於各種領域。儘管如此，AI技術在教學上的應用尚處於起步階段，許多教師和學生對於如何有效使用AI輔助學習仍不熟悉。因此，如何讓AI更好地融入課堂教學，成為提升學習效率和教學品質的關鍵挑戰。計畫運作如下:
1. AI工具在課程教學中的應用，提升教師的教學效率和學生的學習成效。
2. 利用AI技術為學生提供即時的個性化學習建議，幫助他們更有效地解決問題。
3. 促進師生對於AI技術的理解和應用，減少技術學習曲線所帶來的障礙。
執行成果
(1) 校外場域活動 :
本計畫邀請國立勤益科技大學(學術界)的專業人士至國立勤益科技大學的進行專題演講。這些演講將為學生和對智慧醫療趨勢感興趣的人提供機會，深入了解台灣健康科技發展的現況和趨勢，同時促進知識交流和學術合作。
(2) 課程導入 :
本計畫導入大學部選修的「人工智慧與機器學習概論」課程。本課程將為學生提供實用的知識和技能，使他們能夠積極參與健康科技領域的研究和應用。
(3) 成果展出 :
本計畫於期末繳交計畫執行之相關成果內容，包含結案報告、照片等相關執行成果。並配合學校或中心所辦理之成果展覽。
預期成果
本計畫利用腦部MR影像建立深度學習模型，透過人工智慧技術生成影像報告，詳細標示出腦部可能存在的萎縮區域及相關量化數據，並加入腦齡預測作為輔助資訊。此報告可輔助臨床醫師進行診斷，減輕人工判讀負擔，並縮短失智症的診斷與治療時間，從而把握黃金治療期，提升治療效果及治癒的可能性。
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