食道癌判讀　這項創新技術連期別都能辨識

「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」的準確度，若成功結合人工智慧，準確度可望達99.9%，不僅協助醫師在檢測過程中能立即比對數據資訊，替病人對症下藥，也能用在醫學系學生做食道癌檢測判斷的訓練上。

食道癌早期不易察覺及檢測效果差，病患等到確診罹癌時，往往已是晚期。中正大學機械工程系教授王祥辰成功研發「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」，並計畫結合人工智慧，不只能辨別癌病變，還能明確指出食道癌期數，其準確率高達85%，此外，這項技術所開發出的儀器具有高鑑別度與簡易的人機介面，甚至成本比市面上的高光譜儀器還便宜，目前已取得台灣、美國專利，同時發表於國際期刊《科學報告》。

食道癌組織早期無異　傳統多仰賴肉眼判斷

食道癌的死亡率位居十大癌症的第九位，但表淺（早期）的食道癌變病灶在傳統內視鏡下時常邊界不明，有時甚至無法辨別與食道正常組織的差異性，醫師大多仰賴肉眼和經驗判斷，較難精確判斷早期癌變，導致大多病人被診斷出罹患食道癌時已是晚期，錯失有效治療的最佳時機。

內視鏡檢查就能辨識期數　準確度高達85%

因此王祥辰與高雄醫學大學附設醫院吳宜珍醫師團隊合作，根據220張食道癌患者的內視鏡病理影像，再由中正團隊開發一套「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」，只要透過內視鏡檢查的影像，不需切片，就可精準判斷分辨病人的食道是正常狀態，還是罹患輕度、中度、重度等食道癌期數，準確率高達85%。

超頻譜影像應用廣　成功結合AI準確度近百分百

王祥辰研究超頻譜影像技術長達11年，曾將該技術應用在口腔癌、皮膚癌及黃斑部病變檢測上，同時在二維材料薄膜的檢測上也有不錯的成果。目前也持續提升「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」的準確度，若成功結合人工智慧，準確度可望達99.9%，不僅協助醫師在檢測過程中能立即比對數據資訊，替病人對症下藥，也能用在醫學系學生做食道癌檢測判斷的訓練上。

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