三材料分解與深度特徵提取

電腦斷層影像經人為判讀，在診斷上經常發生偽陽性及依據臨床醫師的經驗與主觀評估而所有差異。我們使用雙能量電腦斷層（DECT）影像，利用不同能量在組織下產生的衰減差異，建立三材料分解公式提供出腫瘤的三組成（脂肪、肌肉、含碘顯影劑）比例，量化病灶碘攝取及評估病灶的成分組成，改善特定疾病的診斷。也進一步使用深度特徵提取的方法，建立一U-net網路並提取內部人眼無法識別的潛在影像特徵，再透過不同的非監督式學習分類器，評估擷取病灶內部特徵來區分腫瘤的能力，能夠幫助鑑別不同的腫瘤。