新冠辨識賽 成大團隊奪冠

許志仲領軍 運用AI判讀肺部影像檢測確診與否 準確率高達8成9

記者羅玉如∕台南報導

成功大學數據所助理教授許志仲團隊，參加歐洲電腦視覺國際研討會舉辦的新冠肺炎辨識競賽，打敗二十八支隊伍，奪得世界冠軍，頒獎典禮訂於十月在以色列舉行。

許志仲表示，運用人工智慧進行新冠肺炎自動化檢測，是近年最熱門的議題。在歐洲舉辦、兩年一屆的ＥＣＣＶ電腦視覺國際研討會，是電腦視覺領域首屈一指的國際研討會。其中一項會議主題「人工智慧導向的醫學圖像分析、數位病理和放射學暨新冠肺炎」，舉辦新冠肺炎辨識競賽。參賽隊伍必須在兩個月內，依據主辦單位提供的胸腔電腦斷層掃描影像， 檢測患者是否確診新冠肺炎，並提交相關技術報告。

許志仲強調，ＣＯＶＩＤ–１９的肺部病徵嚴重程度不同，資料庫蒐集來自不同國家、地區及醫院，因此每組電腦斷層掃描影像的切片數量、寬度與解析度都不一樣。在如此多變的情況下，要設計出穩定且良好效能的網路並不容易。成大學生使用兩階段訓練的檢測機制，先利用隨機選取影像，訓練ＡＩ模組辨別特徵能力。第二階段再使用新型態的人工智慧網路，探索切片特徵之間的關係，提高細緻變化的鑑別能力。在效能上有所突破，因此獲得佳績。

參賽學生不僅熟悉科學數據分析，更具備醫學、物理、資訊等跨域能力。專任研究助理蔡其翰分析資料判讀主因，找出ＡＩ模型學習關鍵。碩二生陳冠麟建構基本ＡＩ模型，由碩一生馬欣蒂、戴勝捷負責不同實驗模組實測。最後經由統計專業分析五百多組資料，在上千張胸腔電腦斷層掃描影像中，找到正確的肺部切片。辨別準確率高達八成九，贏得世界第一。