以即時彈性超音波影像進行肩旋轉肌腱病變的人工智慧分級

在美國，每年肩部相關疾病就診案數就有450萬筆，肩部疼痛的治療花費每年更高達70億之多，肩部疼痛請病假所造成的勞動力損失達到了13%，隨著年齡增加，肩部肌腱也會呈現退化性改變，產生肩部疼痛之症狀，其中最主要的就是棘上肌區域的肩旋轉肌群的撕裂損傷，佔了所有肩部疼痛的70%；傳統上以磁振造影檢查肌腱病變，但在可用性、成本效益上，超音波對於檢查肌腱病變有較大優勢，透過動態彈性超音波更可有效評估肌肉組織的彈性，本計畫進一步提出自動量化彈性超音波影像特徵進行肌腱病變的人工智慧分級，計畫內容包括量化動態彈性超音波影像特徵、自動化切割肌腱與脂肪區域以評估影像品質、標準化選取代表性時間序列影像，藉由結合各種量化彈性超音波影像特徵於人工智慧分類器後建立肌腱病變診斷模型，達到自動化、效率化、準確化的診斷流程。