解決痛點 

為了解決傳統胸部X光影像判讀中，因解剖結構複雜重疊與創傷病灶（如骨折線）細微且對比度不足，所導致的病灶不易察覺與漏診問題 。同時，也解決了在急診、基層或缺乏專科醫師的環境下，人工判讀易受經驗差異影響而導致誤判的痛點 。

 技術簡介 

本技術為一種「胸部外傷病灶輔助判讀系統」，能自動辨識胸部X光影像中可疑之外傷病灶，提供視覺化標註區塊及信心分數 。系統整合三大模組：影像前處理模組（結合CLAHE與MSRCR強化對比）、以YOLO模型為核心的物件偵測模組進行病灶定位，以及後處理模組產出可視化結果，具備高精確率與即時應用潛力 。

▲圖1：系統整體流程圖

▲圖2：系統偵測與報告生成示意圖

 應用案例 

• 急診/放射科：針對急診外傷病患，即時X光影像辨識。
  
• 基層醫療：作為診斷輔助工具，標出可疑病灶位置，降低人力資源不足導致的漏判風險。
• 醫學教育：住院醫師、實習醫學生判讀X光片之即時比對與回饋教學系統 。
• 遠距醫療：可結合轉診平台之影像進行初步判讀。

 相關連結 

無

 技術產學合作或技轉單位 

無

 獲獎紀錄 

無

 技術聯絡人 

高雄醫學大學 洪一豪副理

連絡電話：07-3121101 ext. 2360

聯絡信箱：R121084@kmu.edu.tw