▲中正大學機械工程系教授王祥辰所開發的技術是透過頻譜影像的方式，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%。（圖／中正大學提供）
記者崔至雲／台北報導
由於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提出一套「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」，不只能辨別癌病變，還能明確指出食道癌期數。該技術準確率高達85%，除了已取得台灣、美國專利，更發表於國際期刊《科學報告》，目前也著手結合人工智慧，期盼能即時輔助醫師診斷，減輕醫師負擔。
王祥辰表示，表淺（早期）的食道癌變病灶在傳統內視鏡下時常邊界不明，容易被忽略，有時甚至無法辨別與食道正常組織的差異性。「目前國際上一些相關研究都是應用影像形貌辨識病灶，我們的技術是透過頻譜影像的方式。」王祥辰說，一般醫院針對食道癌的診斷需使用內視鏡進行檢查，且醫師大多仰賴肉眼和經驗判斷，較難精確判斷早期癌變。
因此王祥辰與高雄醫學大學附設醫院醫師吳宜珍團隊合作，高醫提供220張食道癌患者的內視鏡病理影像，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%。
▲根據統計，食道癌的死亡率位居十大癌症的第九位，但發生率相對低，也影響研究的樣本數。（圖／記者謝婷婷攝）
內視鏡檢測包含標準白光、碘染色及窄頻成像的技術，中正大學研究團隊把這三種影像透過超頻譜影像技術、主成分分析等光學檢測方式，轉換成頻譜資料。「不同期數癌症頻譜資料顯示的波形，都會有一個特定的趨勢。」王祥辰說，藉由這些頻譜資料能辨識出更多的癌症期數或類別。
儘管根據統計，食道癌的死亡率位居十大癌症的第九位，但發生率相對低，也影響研究的樣本數。王祥辰指出，團隊採用的超頻譜影像技術還有另一項特色，就是能把一張病理影像擴充為400張，讓樣本數巨量化，克服大數據原本不足的問題。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。
目前王祥辰持續提升「辨識食道內視鏡影像頻譜特徵分析方法」的準確度，並計畫結合人工智慧，若結合成功，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。王祥辰團隊的研究成果不僅獲得美國、台灣專利，日前更發表在英國自然出版集團旗下的國際期刊《科學報告》（Scientific Reports）。
中正大學表示，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，近期更與科技園區廠商接洽相關產業的應用開發，藉此加值台灣在自動化光學檢測技術的競爭力。
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