BodyPart

BodyPart 醫學影像智慧檢索系統

國立臺灣大學 MeDA Lab 與睿傳數據股份有限公司合作，共同開發「BodyPart 巨量醫學影像智慧檢索系統」，以 AlexNet 模型為基礎，輔以非監督式的影像空間排序迴歸，建立卷積神經網路，利用國外公開資料集與健保資料，進行訓練與驗證，成功推算矢狀面 CT 影像索引值，並據此推論影像所對應的特定身體部位。在無需標註的情況下，建立可辨識影像對應之人體部位的「BodyPart 巨量醫學影像智慧檢索系統」，得以正確且快速地分辨頭、頸、胸、腹部等身體部位及各重要器官 。

「BodyPart 巨量醫學影像智慧檢索系統」，就像是巨量醫療影像的 Google 搜尋引擎，使健保署或研發人員可以快速且精準找到相對的身體部位及器官，加速搜尋效率，現已佈建於健保署中，提供研發人員使用，不僅嘉惠智慧醫療產業及相關學術研究更，讓臺灣長久以來累積的健保資料寶庫，因為有這個「BodyPart 醫學影像智慧檢索系統」更能發揮潛力，成為智慧醫療發展的重要基石。

除了在國際頂尖的北美放射學會 RSNA (2019) 發表研究成果，受到國際學術界肯定之外，也透過全國的健保資料庫進行全球少有的大規模驗證，證明此系統卓越的泛用性及確效性。