應用訊號偵測理論於肢端肥大症-臉部尺寸異常偵測平台之機制發展、設計暨評估(I)

「早覺醫療（Earlier Medicine）」，跟預防醫學有點關係，但落在「預防」與「診斷」之間的灰色地帶。AI人工智慧的快速發展，對於未來產業影響重大，尤其是醫療產業的早覺醫療應用更是AI發展的重要範疇，人體計測與醫療影像的偵測與辨識都將隨著人工智慧發展而有更好的效率與效能，因此如何發掘關鍵的異常偵測指標將並結合人工智慧技術關鍵的優勢，將是未來醫學臨床重要的發展趨勢。過去人體計測主要應用於人因工程相關理論與產品應用為主，透過了解人體相關尺寸以及差異，藉以建構代表性尺寸以及尺碼分類，以達到滿足最大化需求為主要應用原則，隨著影像科技的發展與進步，3D立體攝影技術也日趨成熟，也讓人體計測值達到更快速與更精確的量測結果。然而，目前對於人體在罹患病症過程中體型計測改變的偵測機制，往往因為改變計測資訊不足而受到忽略，同時也沒有體型異常改變的參考依據，即使有相關影像資料，往往也都是一般生活照片，無法提供有效的計測資訊足供判斷。因此，如何透過一般影像分析了解患病過程中的計測漸變過程，將有助於人體計測資料在醫療臨床的分析與應用。本研究希望透過臉型計測收集比較並建構臉部計測值分析系統，藉以了解臉部計測異常變化，進而應用於相關計測變異疾病的早期偵測與發現，並進而提升治療的效益並降低治療成本。本研究以病患中心論與訊號偵測理論，建構肢端肥大症早期發現偵測平台，藉以提升患者自我早期覺察比例，及早治療，亦能確保患者社會參與意願。因此，本研究希望透過收集臉型計測數值，並建構臉部計測值異常判斷與分析系統設計，藉以了解臉部尺寸計測的異常與變化。因此，運用訊號偵測理論分析所收集之臉部參數及其異常判斷，獲取建置平台必要的重要資訊，進而提出臉部尺寸計測異常區辨模式，作為早期偵測輔助參考，延伸應用於相關臉部計測參數變異疾病的早期偵測參考工具。本研究之研究目的包含：1.肢端肥大症臉部尺寸參數異常機制探索與建立-收集與分析肢端肥大症患者與正常樣本臉部尺寸資訊 -以訊號偵測理論分析肢端肥大症患者與正常樣本臉部尺寸資訊2.肢端肥大症臉部尺寸參數異常檢測系統的建構-建立與驗證肢端肥大症臉部異常機制-設計肢端肥大症臉部異常偵測平台3.肢端肥大症臉部尺寸參數異常檢測系統評估與驗證-肢端肥大症臉部異常比較辨識實驗設計-平台測試驗證與評估修正