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腦中風發生後會嚴重地影響患者的生理功能，甚至導致死亡。電腦斷層檢查是現今相當重要的高階醫療影像診斷技術。對於缺血性中風之診斷，臨床上依據腦部灌流掃描（CT perfusion, CTP）來診斷缺血性腦中風並評估其範圍時，需要花費額外時間(約15至30分鐘)來施打顯影劑以及完成腦部掃描，容易延遲病人得到緊急取栓治療的時機。此外，若病人因生理因素無法進行 CTP 檢查，醫師便只能利用少量的資訊進行醫療決策，無形中提高診斷的不確定性。

簡言之，本案最大的臨床亮點在於利用無顯影劑電腦斷層 (NCCT)訓練之模型可快速輔助醫師診斷出大血管阻塞 (LVO)，無須施打顯影劑，相較於傳統的缺血性腦中風診斷，可節省額外執行 CTP 檢查約 30 分鐘的時間，即可獲得詳細的 AI 判讀結果。此外，在沒有配置 CTP 設備之區域醫院也能受惠，透過本系統之判讀結果可大幅縮短將病人轉送至大醫院的時間(約數小時)。

本中心利用近 400 位病人資料建構人工智慧模型—「無顯影劑電腦斷層 (NCCT)下的缺血性中風偵測系統」，分析 NCCT 像，並模擬其施打顯影劑後的影像，來預測病患損傷的腦部區域落點與體積。透過整合性臨床訊息，可診斷出有無急性缺血性腦中風，並結合後續「腦部灌流掃描（CTP）成像智慧分析系統」，以 AI 分析 CTP 得到的判斷腦中風位置與其範圍，含：腦部缺血區域、其內部的核心區域（ischemic core）和缺血半影區域（penumbra），以確認可救治區域與不可救治區域等資訊，輔助醫師判斷其治療成效。

Workflow of Intelligent Brain Rescue System

Workflow of Brain NCCT Ischemic Stroke System

Workflow of Brain CTP Ischemic Stroke System