多光譜成像(MSI)技術在OPCOM Care產品中的應用:革新診斷精度
多光譜成像:技術概述
多光譜成像(MSI)技術已廣泛應用於醫療手術內視鏡中,例如OLYMPUS的NBI技術、FUJIFILM的BLI技術、和腹腔鏡ICG內視鏡系統等。多光譜成像(MSI)在多個波長範圍內捕獲影像數據,超越可見光譜,包含特定紫外線和紅外線波段。這種寬頻譜捕獲提供了對組織結構詳細見解,顯著提高了建議的準確性。Nalepa等人(2021年)強調了MSI在包括醫學的多個領域的重要性,其中MSI捕獲的高維數據有助於早期和精確的建議。Khan等人(2018年)指出,管理和分析這些高維數據的效率至關重要,強調了處理MSI數據複雜性的降維和特徵提取技術的需求。
OPCOM 成為首家將MSI技術導入家庭照護的公司,專為非醫療專業人員提供無創的家庭照護,及時了解病情(未來App可合作開發升級AI影像分析功能)並可通過網路將照片分享給醫生,分擔醫院看診量患者更能夠提早收到專業的醫療照護建議。
OPCOM Care將MSI技術整合到Care 全系列產品中,為非醫療專業人員提供了更精確且無創的家庭照護建議。
MSI技術的優勢
MSI技術相較於傳統成像方法具有幾個主要優勢:
1. 增強的建議準確性
透過多個波長範圍捕獲數據,MSI能夠檢測出組織結構、血流和氧合P/F 水平的微小變化。這使得疾病的早期檢測和處理更為精確。
2. 無創分析
MSI提供了一種無創的分析方法,減少了活檢或其他侵入性程序的需求。這在如皮膚等條件的檢測和監測中尤其有利,因為早期和精確的建議至關重要。
3. 多用途性
MSI可以應用於包括皮膚病學、腫瘤學和眼科學等廣泛的醫療領域。其檢測不同組織異常的能力使其成為臨床醫生的多用途工具。
MSI在OPCOM Care產品中的應用
OPCOM Care已將MSI技術整合到其產品線中,徹底改變了醫療專業人員提出建議的方式和非醫療專業人員的自我評估。MSI技術的引入使OPCOM Care的設備能夠進行更精確和全面的檢查,從而改善患者的處理結果。四分格圖幫助使用者更方便的檢查各項狀況。
1. Penguin:耳鼻喉鏡系列
OPCOM的耳鼻喉鏡系列從MSI技術中受益匪淺。MSI增強了血管結構、組織成分和水分滲透的可視化,讓家庭能夠檢測到標準成像技術以及可能會遺漏的異常情況。
2. Duck:口腔內窺鏡系列
在牙科應用中,配備MSI的OPCOM口腔內窺鏡提供了無創、詳細的口腔腔內影像。這項技術有助於非醫療人員自行檢測早期異常,這與Dong等人(2020年)的研究結果一致,他們展示了光譜成像在提升醫療建議準確性方面的潛力。
3. Elephant:柔性內視鏡系列
Elephant系列(包括Elephant和Elephant+)將MSI技術應用於獸醫建議。這些設備利用MSI進行實時Wi-Fi影像傳輸和詳細成像,使得對寵物消化系統、呼吸系統、泌尿系統和生殖系統的精確檢查成為可能。
4. Meerkat:靜脈相機系列
MSI技術在Meerkat中增強了靜脈的可見性,尤其對於像兒童和老年人這樣難以找到靜脈的患者。通過捕捉多個光譜帶的影像,Meerkat降低了靜脈注射過程中的併發症風險,使其成為實踐中的不可或缺工具。
MSI的最新進展與挑戰
MSI和超光譜成像(HSI)技術的進步擴展了它們在醫學建議中的應用。然而,MSI數據的高維特性帶來了數據冗餘和維度等挑戰,這些挑戰已被Nalepa等人(2021年)和Khan等人(2018年)所研究並解決。這一挑戰與Li等人(2019年)的研究結果一致,他們強調了先進學習算法在分析MSI數據以進行醫學建議中的重要性。開發有效的特徵提取和降維算法對於管理這種複雜性並確保準確的建議結果至關重要。
MSI在醫學診斷中的未來
隨著MSI技術的持續發展,其在醫學建議中的應用範圍預計將進一步擴大。未來的發展可能包括更為精細的光譜成像功能,允許以更高的精度檢測更廣泛的病症。多光譜成像(MSI)技術代表了醫學建議方面的一大進步。通過將MSI技術整合到其產品中,OPCOM Care正賦予非醫療專業人員前所未有的建議精度和效率。隨著MSI技術的不斷進步,預計它將在改善患者處理結果和塑造家庭照護建議的未來方面發揮越來越重要的作用。
參考文獻
Dong, Y., Du, B., Zhang, L., & Zhang, L. (2020). Exploring locally adaptive dimensionality reduction for hyperspectral image classification: A maximum margin metric learning aspect. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13(4), 1136–1150. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2958086
Khan, M. J., Khan, H. S., Yousaf, A., Khurshid, K., & Abbas, A. (2018). Modern trends in hyperspectral image analysis: A review. IEEE Access, 6, 14118–14129. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2812999
Li, S., Song, W., Fang, L., Chen, Y., Ghamisi, P., & Benediktsson, J. A. (2019). Deep learning for hyperspectral image classification: An overview. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(8), 6690–6709. https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2907932
Nalepa, J., Myller, M., Cwiek, M., Zak, L., Lakota, T., Tulczyjew, L., & Kawulok, M. (2021). Recent advances in multi- and hyperspectral image analysis. Sensors, 21(18), 6002. https://doi.org/10.3390/s21186002