計畫概述：

隨著人工智慧與深度學習技術於醫療影像分析領域的快速發展，如何將演算法效能有效轉化為具臨床價值且可實際落地的醫療輔助系統，已成為當前醫學影像研究的重要課題。

胎兒超音波檢查因其安全性高、成本低與可即時操作等特性，長期作為產前檢查與胎兒生長評估的核心工具，其中胎兒頭圍（Head Circumference, HC）量測更是評估胎兒神經發育、推估孕週與偵測生長遲滯的重要臨床指標。

然而，在真實臨床環境中，胎兒頭圍量測高度依賴操作者經驗，且容易受到影像品質、胎兒姿勢、設備差異與掃描條件影響，使得量測結果存在顯著的主觀性與變異性。

本研究計畫之核心目的，即在於回應此一臨床需求，提出一套能於真實超音波情境中穩定運作、兼顧定位準確性、邊界精細度與量測可靠性的胎兒頭圍自動分析方法。

透過將胎兒頭部定位視為獨立且必要的學習任務，結合現代目標偵測架構（YOLO）進行穩定的頭部感興趣區域擷取，並於後端分割模型中引入具全域感知能力的多尺度特徵建模與注意力機制，同時將橢圓幾何一致性與量測誤差納入訓練目標，本計畫嘗試從根本上重構胎兒頭圍自動量測的設計思維，使深度學習模型不再僅追求分割指標的提升，而是直接對齊臨床量測需求。

在社會層面，本研究預期可對母嬰健康照護體系產生正向且深遠的影響。胎兒頭圍量測的準確性與一致性，直接關係到胎兒生長曲線判讀、孕週推估以及潛在神經發育異常的早期發現。透過降低量測結果對操作者經驗的依賴，本研究所提出的自動化方法有助於縮小不同醫療院所、不同操作者之間的量測落差，提升整體產前照護品質的一致性。特別是在基層醫療院所、偏鄉地區或醫療資源相對不足的環境中，若能透過可靠的人工智慧輔助系統協助超音波量測，將有助於提升孕婦接受標準化產前檢查的機會，促進醫療公平性，進而降低因量測誤差所導致的誤判風險。此外，隨著高齡產婦比例逐年增加，產前檢查需求亦隨之提升。本研究透過提升胎兒頭圍量測的穩定性與自動化程度，能在不增加醫師工作負擔的前提下，提高檢查效率，減輕臨床人員在重複量測與判讀上的壓力，使其能將更多心力投入於臨床決策與孕婦溝通層面，對於提升整體母嬰照護品質與醫療服務滿意度具有實質助益。

在經濟層面，本研究具備降低醫療成本與提升醫療體系運作效率的潛力。人工智慧輔助量測技術若能有效減少重複掃描與重新量測的需求，將有助於縮短單次檢查時間，提升設備使用效率，並間接降低醫療機構的人力與時間成本。長期而言，透過提高量測準確性並降低誤判風險，亦可減少因不必要的進一步檢查、追蹤或醫療介入所產生的額外支出，對整體醫療體系成本控管具有正向影響。同時，隨著智慧醫療市場的快速成長，具備臨床可行性與穩定效能的醫療影像分析演算法，已成為醫療科技產業的重要價值來源。本研究所提出的架構設計，特別強調跨設備、跨掃描條件下的穩定性與量測導向的學習策略，具有高度商品化與技術轉移潛力。未來若能結合現有超音波設備廠商或醫療資訊系統，發展為臨床決策支援模組，將有助於提升國內智慧醫療產品的國際競爭力，創造高附加價值的醫療科技產業鏈。

在產業發展層面，本研究所建立的技術框架不僅限於胎兒頭圍單一任務，而具備良好的可延展性與通用性。透過將定位、分割與量測目標整合於同一學習流程中，並引入幾何感知式損失函數，本研究所提出的設計思維可進一步應用於其他生物量測任務，如胎兒腹圍、股骨長、心臟結構分析等。此一技術路線有助於推動醫療影像分析從單一任務導向，邁向多任務整合與量測導向的智慧醫療應用發展，為相關產業提供可持續擴展的核心技術基礎。此外，本研究亦有助於培育跨領域之高階研究與研發人才。計畫執行過程中，將涵蓋深度學習模型設計、醫學影像分析、臨床需求理解與系統評估等多面向能力，有助於培養具備醫工整合視野之研究人才，強化國內在智慧醫療與人工智慧應用領域的人才競爭力，對長期產業發展具有結構性正向影響。

綜合而言，本研究計畫之執行目的不僅在於提出一項技術上具創新性的胎兒頭圍自動量測方法，更在於回應實際臨床需求，推動醫療影像分析從追求分割準確率，轉向兼顧定位穩定性、邊界精度與量測可靠度的整體最佳化設計思維。透過此一轉變，本研究預期將在社會層面促進母嬰健康與醫療公平，在經濟層面提升醫療效率並降低成本，在產業層面推動智慧醫療技術的深化與擴展，進而為未來醫療影像分析研究與應用奠定具長期影響力的基礎。

計畫主持人：劉遠楨 教授

執行期間：115.08.01～116.07.31