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獸醫放射診斷學 第七版

為了解決mri影像判讀的問題，作者DonaldE.Thrall 這樣論述：

　　以這本放射技術與判讀指南進行臨床實務的準備！   　　利用這份一站式資源來掌握獸醫放射診斷學的最新發展，包括犬貓的放射診斷學、超音波、MRI與CT。   　　全新第七版的重要特點，包括： 　　• 全新！新增放射線攝影、電腦斷層與磁振造影顯影劑章節，讓您對使用顯影劑來調整患者的對比度有深入的了解。 　　• 全新！新增數位成像章節，完整說明數位成像技術的最新發展。 　　• 全新！新增牙科放射學章節，收錄您在臨床實務中可能遇到的常見牙科問題。 　　• 全新！脊髓疾病之磁振造影章節，提供利用CT與MRI診斷脊髓疾病的最新資訊。 　　• 收錄超音波成像造影程序等內容，包括食道攝影影像、上消化道檢

查、排泄性泌尿道放射線攝影術、膀胱攝影術，幫助您在臨床診療時決定何時、如何執行這些技術。 　　• 與基礎說明相關的章節經重新編寫，強調輻射學、輻射安全及少部分的正常變異，章節中並對判讀的進行有更深入的說明。 　　• 收錄正常放射解剖圖譜，讓識別異常放射影像變得更容易！

AI 醫療 DEEP MEDICINE

為了解決mri影像判讀的問題，作者EricTopol 這樣論述：

　　AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 　　 　　本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 　　【 AI 觀察掃描影像的威力】   　　★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！   　　★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結

果與真實值相比，整體準確性高達 84%！   　　★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！   　　★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜

病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！   　　【 AI 辨識病理切片的潛力】   　　★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。   　　★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。   　　【企業界爭相切入 AI 醫療應用】   　　★

許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！   　　★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。   　　【 AI 提升醫院急診室、手

術室及加護病房的運作效率】   　　★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。   　　★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。   　　★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否

有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。   　　★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。   　　【 AI 打破迷思、顛覆傳統】   　　★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上

，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！   　　★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！   　　★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。   　　【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】   　　★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！   　

　★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！   　　美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！   本書特色   　　★ 為什麼你/妳需要讀這本書？   　　【如果你是醫師、醫療從業人員……】 　　為什麼醫療領域需要發展 AI？

　　AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ 　　AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 　　這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！   　　【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 　　醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 　　何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 　　如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！   　　【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 　　最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」

融合了 AI 科技與醫療知識， 　　隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 　　醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 　　資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！   　　此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。   名人推薦   　　AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！   　　“人工智慧與人類

醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復   　　“人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席

科學家   　　“以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評

高能量聚焦超音波(海扶刀)之台灣市場經營模式研究

為了解決mri影像判讀的問題，作者吳照興 這樣論述：

摘要 從16年前海扶®刀被引進台灣醫療市場之後，個人及公司團隊一直沉潛於市場當中最困難的臨床實證，當此研究論文被發表時，預估此技術將已在台灣各大醫學中心及地區醫院，經歷5年的臨床實證，成功治療超過3000個病患實證案例。 本研究論文報告訪查對象為生技醫療產業相關人員，問卷研究報告當中竟然有高達57.3%的受訪民眾沒聽說過、不知道海扶®刀這項治療腫瘤沒有傷口、不流血的無創治療技術，而身為這個技術的台灣引領者，不得不藉由研究論文的發表來表達並禪述一些問卷調查後的現象，並尋求後續產業改良前進的方向。 研究後發現有有高達97.1%的民眾希望這項新的醫療技術能在臨床上增加新的惡性腫瘤

適應症，而個人認為海扶®刀對人類最大的兩個適應症貢獻，會是子宮腺肌症及胰臟癌，究其原因，是因為在婦產科領域中目前沒有任何方法可以有效治療子宮腺肌症，唯一的方法就是把子宮經由手術拿掉，這對婦女同胞將是一輩子的遺憾，而海扶®刀手術將可協助彌補這個遺憾 而讓患者保留子宮，而胰臟癌更不用說，它是目前醫界所公認的癌王，一旦被發現時大都在癌症後期，而長的位置也不容易開刀，生命終結的過程又相當的辛苦，只能用痛不欲生來形容，而海扶®刀可能會是它生命裡的可能救星，尤其對癌末病患的姑息療法，因為它不動刀、不流血、可以重複多次治療。 高能量聚焦超音波(High Intensity Focused Ultras

ound，概稱 HIFU)，是一種沒有傷口無創的外科手術工具而應用於相關適應症來治療腫瘤，它是通過能量聚焦方法將大面積聲場輻射元件(換能器)所發出的音波能量匯聚於某個特定區域，使音波聚集能量達到很高的強度(例如幾百焦耳以上），這個特定區域被稱為“聚焦區”；由於生物組織器官等對聲波有較大的吸收現象，通過不可回逆熱力學過程使聲能部分地轉化為熱能，使該區域及其鄰近的溫度升高，當溫度迅速上升至65℃以上並維持一段時間後，組織中的(癌)細胞產生不可逆變性(irreversible denaturation)的凝固性凋亡壞死，從而達到消失融化腫瘤組織的目的，進而達到外科手術的效果，而壞死的細胞再經由人體循

環系統將它代謝吸收。 據台灣衛福部統計，醫學臨床上約四分之一女性被檢查發現患有子宮肌瘤，可成為婦科最常見的疾病之一，然而較幸運的是，子宮肌瘤大多為良性腫瘤，大多數不會造成生命威脅；據醫學相關文獻記載，子宮肌瘤轉變為惡性者，比較少見，但病理檢查的子宮標本中，患子宮肌瘤者高達四分之三，亦即高達四分之三的子宮肌瘤可能伴隨有病理變化，因而子宮肌瘤的後續處理仍不可不慎；一般子宮肌瘤常見治療方式有：藥物治療、手術治療；一般手術治療包含以下方式：(1) (Hysterectomy)子宮切除術：(ATH)經腹部手術外，亦可(VTH)從陰道或腹腔鏡切除、(2) (Myomectomy)子宮肌瘤摘除術：又可

區分為(Abdominal Myomectomy)經腹部摘除、(Hysteroscopy Myomectomy)子宮鏡摘除、腹腔鏡摘除、(3) (Uterine Artery Embolization)子宮動脈栓塞術、(4) (High Intensity Focused Ultrasound) 超音波消融治療手術。 海扶®刀(HIFU)整個治療過程使用超音波聲能聚焦於腫瘤部位，讓正常的子宮組織不損傷,消融治療所產生的壞死凋亡組織可被正常細胞組織經由血液循環逐漸慢慢吸收，使子宮肌瘤逐漸變小，達到減輕或緩解不適症狀；超音波消融可以是一次性治療即可完成，治療後的有效率在95%左右。標準主要是

以症狀是否被緩解來判斷，運用影像學檢查(MRI磁振掃描和SONO超音波掃描)可判斷子宮肌瘤的內部供血情況，肌瘤被細胞組織吸收程度等幾方面綜合考慮。當然超音波療法也存在5%失敗的可能情況，但即使治療效果不佳，對身體的傷害也很微小，有需要的還可以重複再次實施超音波海扶®消融手術，也不會影響後續再使用其他的介入性治療方式。 2004年波音醫學設備股份有限公司由我及團隊 開始研擬引進人類醫學治療科技境界中的夢想“沒有傷口的治療方式-子宮肌瘤用超音波來消融治療”，是一種新的技術不侵入人體 (不用開刀、不流血)可治療子宮肌瘤的無創治療方式，治療原理和聚焦太陽光類似,從體外將超音波聚焦在體內子宮肌瘤靶

區處，使區域焦點產生高溫能量，讓子宮肌瘤細胞組織產生不可逆的壞死，達到沒有傷口無創消融子宮肌瘤的目的，聚焦超音波無創醫療-海扶®刀(HIFU)，開創一個全新治療時代，波音醫學無創治療"領跑"整個台灣!