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第1787期
AI轉譯皮膚圖像 助醫患紀錄色澤狀況
2023-11-30
【記者王華琳綜合報導】現今,已有許多技術利用非侵入形式,協助醫美與皮膚科醫師進行皮膚狀態的評估與紀錄,可設備卻因種種考量,無法普及於所有診所當中。義守大學生物醫學工程學系教授王智昱指導醫工系學生涂育婷、葉俊嶧、李鈺媗、傅建榤組成研發團隊,開發出「RBX分色影像生成技術—跨平台皮膚色澤轉譯系統與應用」降低技術成本,使其技術能應用於更多對象,於2023第七屆全國醫學工程創意競賽中獲得金獎。 透過「RBX分色影像生成技術」將影像轉譯為影響皮膚色澤最重要的血紅蛋白與黑色素含量。 圖/王智昱提供一般診所中普遍使用肉眼與一般影像進行診療的判斷與紀錄,但過程中仍會因外在環境與醫師主觀意識影響,涂育婷補充說:「以分色技術產出可視化的結果,讓使用者可以直觀的看到整個療程上的變化。」 然而,研發團隊有感於現今市售膚質檢測儀中,利用光線進行轉譯的「RBX分色影像技術」,雖已被證實其醫學使用價值,卻因設備成本、診所空間以及實際執行性等因素,無法普遍應用於醫療診所當中。因此與皮膚科醫師合作研發「RBX分色影像生成技術—跨平台皮膚色澤轉譯系統」,利用AI的圖像轉譯技術,將全彩的臉部影像,轉譯為影響皮膚色澤最重要的兩個關鍵因素,顯示皮膚血紅蛋白含量的「Red圖像」,以及顯示皮膚黑色素含量的「Brown圖像」。 系統的軟硬體分離機制,在有效降低設備使用空間的同時,提升技術便利性。 圖/王智昱提供系統透過掌握這兩種物質在皮膚中的含量與分布,可以計算皮膚色斑大小、酒糟皮膚嚴重度、膚質明亮或暗沉等多種皮膚問題。使用者將圖片匯入系統中便可將其轉譯為Red圖像與Brown圖像提供參考。「影像處理的部分,我們有做一個顏色的校正模型,會去判斷拍攝器材之間的色彩偏差問題。」涂育婷說明,色彩校正有效降低偏差所導致的轉譯誤差,以及對使用者拍攝背景和裝置的要求。而且軟硬體分離的形式,不僅大幅降低器材的成本,同時也增加技術使用普遍性和方便性。 利用「生成對抗網路」進行圖像轉譯,準確率可達92%。 圖/王智昱提供研發團隊表示未來將持續增強系統功能,與皮膚科醫師合作尋找與血紅蛋白以及黑色素相關的疾病,擴大應用層面。涂育婷進一步強調:「我們也會想要設計手機應用程式,讓這項技術能不僅僅是用於醫療,而是可以普及到一般民眾所使用。」同時進一步開發技術在科學層面的潛能。對此,皮膚科醫師胡怡萱認為此項研發能大幅降低原先高成本問題,但還須注意的是,「圖像僅能顯示皮膚當下表面狀態,無法分析背後導致的因素。」在缺乏醫師完整評估,以及正確衛教知識的情況下,可能使得部分患者過度焦慮肌膚狀態甚至引發皮膚狀態惡化。