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基於深度學習針對乳房X光攝影進行BI-RADS多類別分類

為了解決Bi rads 4B的問題，作者陶俐璇 這樣論述：

乳癌為國內女性癌症好發率第一名，對於健康的威脅不容小覷。因此我們提出了這套系統，基於深度學習的方法，針對乳房X光攝影進行分類，最終可以辨識出8個類別的BI-RADS等級的分類結果。我們希望這系統能夠輔助醫生更有效率地做出臨床決策，更冀望未來將此系統運用在醫療巡迴車上，可以讓偏鄉居民或是醫療資源不足地區的人民，也能夠受到醫療的照護，讓大家重新重視乳癌的嚴重性，並能及早的發現和治療，遠離癌症帶來的傷害。由於包含BI-RADS標注訊息的數據資料需要傾注大量的人力和資金，故這樣的資料十分罕見和珍貴，目前顯少有人能夠做這樣的研究。本篇論文將闡述做資料前處理的步驟和方法，使用深度學習的原理和架構，並在論

文的最後公開難得可貴的BI-RADS分類之研究成果。而測試數據中BI-RADS 0, BI-RADS 1, BI-RADS 2, BI-RADS 3, BI-RADS 4A, BI-RADS 4B, BI-RADS 4C, BI-RADS 5八個類別的敏感性(Sen.)分別達到92%, 76%, 90%, 87%, 96%, 98%, 98%, 98%，總體的準確率也高達91%。

乳房攝影立體定位真空輔助切片的臨床效用與成本效益分析：和細針定位開放性手術切片比較

為了解決Bi rads 4B的問題，作者蔡蕙怡 這樣論述：

研究背景與目的 針對只有乳房攝影能定位的乳房病變，開放性手術切片(OSB)是標準診斷方法，立體定位真空輔助切片(SVAB)則是近年來逐漸廣泛使用的新診斷方式。本研究的目的在比較SVAB和OSB的診斷效用和成本效果差異。研究方法 採回溯性研究設計，在某醫學中心以病歷審查取得2012至2017年臨床資料，比較不同切片組別的病人及病變特質差異，並且比較診斷正確性、再切片率、及併發症發生率。以串聯醫院醫療申報費用檔的方式得到醫療資源使用數據，並以全國性資料估算間接成本，比較SVAB和OSB的成本效果。最後嘗試將病變分類，找出不同類別的病變耗用資源最少的切片診斷方法。研究結果 SVA

B是可靠的診斷工具。以SVAB取代OSB，病患不用住院，切片時間短，併發症也比較輕微，還可以讓良性病變的病患省去不必要的手術。SVAB達到一個正確診斷的直接成本只比OSB少台幣2,670元 (9.9%)，自費項目金額相對健保給付高是主因；間接成本比OSB少台幣17,538元 (95.2%)，因為OSB的病患需要休息的天數比SVAB長許多。本研究當OSB診斷出惡性病變，有52%不用再接受手術，此時以OSB診斷所產生的資源使用比SVAB少。OSB惡性病變手術率維持在48%時，任一病變惡性機率若低於18%，以SVAB診斷所產生的醫療費用和社會資源耗用較OSB低。結論 BI-RADS categ

ory 3 及 4A的病變以SVAB做為第一線診斷工具可節省醫療費用和社會資源；Category 4B-5以SVAB診斷總體醫療費用可能高過OSB，此時結合醫師的臨床評估能夠更準確選擇耗用資源較少的切片方式。