技術名稱

基於肝臟纖維化分割計算Ishak纖維化級分

技術摘要

根據世界衛生組織提出的2015年全球肝炎報告，肝病死亡人數逐年增加，肝癌和病毒性肝炎是導致死亡的主要原因，單獨由病毒性肝炎引起的死亡人數高達134萬，而大多數病毒性肝炎死亡是由導致肝硬化的慢性肝炎引起的，因此肝臟病變的診斷和治療極為重要。

在許多肝臟疾病診斷方法中，肝臟活標本可用於更詳細地了解細胞水平的疾病狀態，目前病毒性肝炎的分類主要採用改良的HAI評分系統和Ishak纖維化級分，該級分大多基於Masson三色染色下的肝臟活檢標本做判斷，然而對於肝臟的早期病理變化，病理學家通常無法像專科病理學家那樣正確診斷，因此我們開發了自動評估Ishak纖維化級分的系統。

我們設計了基於Ishak纖維化級分標準的演算法，該標準有六個等級，每個等級都描述了肝纖維化的特徵，將標本輸入系統以獲得Ishak纖維化級分，該分數可以幫助病理醫師診斷慢性肝炎。

現有技術問題及其缺陷描述

1. 在計算Ishak纖維化級分之前，必須透過深度學習的模型對整張肝臟活檢標本影像做纖維化分割，而影像的大小都在60000x60000像素左右的大小，以致整體系統的分析速度，被限制在此步驟。
2. 在肝臟纖維化嚴重程度非常嚴重，且此一肝臟活減標本取樣出的門脈過多的情況下，計算5、6級分肝臟締結程度時，雖然演算法屬於多項式時間複雜度，仍需等待數分鐘。

本技術發明目的、所欲解決之問題、能提昇的功效

1. 本系統提供肝臟纖維化結構之自動量化級分供醫師參考，亦可減輕醫師觀察肝臟組織的人力負擔。
2. 因本系統提供纖維化結構量化分析，可以減少醫師與醫師、或醫師自己在每次在觀察組織時的觀察者誤差，可以更準確的確立病症的階段。

適用產業類別

醫療輔助器材

聯絡窗口

單位名稱：技轉育成中心

聯絡人：林意茵

電話：06-2360524轉11

電子郵件：ainlin@mail.ncku.edu.tw