Project title
基於全切片影像和電腦斷層影像的多模態方法於診斷慢性鼻竇炎分類與治療監測中的應用
Internal ID
NSTC114-2221-E002-131
Principal Investigator
MING-SUI LEE
Start Date
August 1, 2025
End Date
July 31, 2026
Investigators
Partner Organizations
基於全切片影像和電腦斷層影像的多模態方法於診斷慢性鼻竇炎分類與治療監測中的應用=Multimodal Approaches for Efficient Ecrs Classification and Treatment Monitoring Using Wsi and Ct Imaging
Keywords
Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis
Whole Slide Imaging
Computed Tomography
Multimodal Analysis
Sinus Segmentation
Pathological Classification
Description
嗜酸性慢性鼻竇炎（ECRS）特徵為鼻竇組織中嗜酸性粒細胞浸潤，並伴隨較高的症狀嚴重性和復發率。準確診斷ECRS的類型對治療策略至關重要。全切片影像（WSI）能提供高解析度的組織學資訊，精確檢查細胞形態，但存在儲存和處理資源需求高、影像數量有限及解釋依賴病理學家的挑戰。頭部CT影像則作為非侵入性工具，提供鼻竇結構和病理的詳細信息，幫助評估病情範圍和嚴重程度。然而，精細的標註資料不足使得CT影像診斷ECRS困難。傳統評分系統如Lund-Mackay和JESREC依賴手動解釋，深度學習方法雖能自動識別影像特徵，但其解釋性差且對數據要求高。為克服這些挑戰，研究團隊提出一種自動選取WSI感興趣區域的方法，並開發針對CT影像的鼻竇分割演算法，從鼻竇積液、鼻息肉、骨結構變化進行偵測。最終，將WSI與CT影像結合，利用多模態分析協助診斷、治療計劃調整及術後監測。