學術研究計畫提案

研究計畫核心內容：

• 【研究主題】開發深度學習模型於胸部 X 光影像自動診斷
• 【研究目標】達成 95% 以上診斷準確率，輔助醫師臨床決策
• 【研究方法】結合 CNN 與 Transformer 架構，建立多任務學習模型
• 【預期成果】發表 SCI 論文 3 篇、申請專利 1 件、培育碩博士 5 名

研究背景說明：

• 【醫療現況】 • 全球放射科醫師短缺 • 影像判讀工作量大 • 人為疏失風險存在
• 【技術發展】 • 深度學習技術成熟 • 醫療 AI 應用興起 • 大型醫療影像資料庫建立
• 【研究缺口】 • 現有模型泛化能力不足 • 可解釋性待加強 • 臨床實用性有限
• 【研究動機】 • 提升 AI 診斷準確性 • 增強模型可解釋性 • 促進臨床實際應用

相關研究文獻回顧：

• 【深度學習於醫療影像】 • Rajpurkar et al. (2017)：CheXNet 模型 • 達成放射科醫師水準 • 但泛化能力有限
• 【多任務學習】 • Ruder (2017)：多任務學習綜述 • 可提升模型泛化能力 • 尚未廣泛應用於醫療影像
• 【可解釋 AI】 • Selvaraju et al. (2017)：Grad-CAM • 提供視覺化解釋 • 醫療領域需更精確解釋
• 【研究定位】 • 結合多任務學習與可解釋 AI • 填補現有研究缺口 • 提升臨床實用價值

本研究之具體目的：

• 【目的一】 開發高準確率胸部 X 光自動診斷模型 • 目標準確率：> 95% • 涵蓋 14 種常見疾病 • 支援多標籤分類
• 【目的二】 建立可解釋 AI 診斷框架 • 提供病灶定位 • 生成診斷報告 • 增強醫師信任
• 【目的三】 驗證臨床實用性 • 與醫院合作臨床驗證 • 評估實際診斷效益 • 收集醫師回饋
• 【目的四】 培育 AI 醫療人才 • 培養碩博士研究生 • 建立跨領域合作

研究方法與技術路線：

• 【資料收集】 • 使用 ChestX-ray14 公開資料集 • 與合作醫院取得臨床資料 • 資料量：> 20 萬張影像
• 【模型架構】 • 基礎架構：EfficientNet + Vision Transformer • 多任務學習：疾病分類 + 病灶偵測 • 注意力機制：提供可解釋性
• 【訓練策略】 • 遷移學習：ImageNet 預訓練 • 資料增強：旋轉、縮放、對比度調整 • 損失函數：Focal Loss + Dice Loss
• 【評估方法】 • 指標：AUC、Sensitivity、Specificity • 交叉驗證：5-fold cross validation • 外部驗證：合作醫院資料

整體研究架構：

• 【第一階段：資料準備（Y1）】 • 資料收集與清理 • 標註品質確認 • 資料集劃分
• 【第二階段：模型開發（Y1-Y2）】 • 基礎模型建立 • 多任務學習整合 • 可解釋性模組開發
• 【第三階段：模型優化（Y2）】 • 超參數調整 • 模型壓縮 • 推論加速
• 【第四階段：臨床驗證（Y2-Y3）】 • 醫院場域測試 • 醫師回饋收集 • 系統優化迭代

三年期研究執行時程：

研究預期成果：

• 【學術成果】 • SCI 論文：3 篇（IF > 5） • 國際會議論文：5 篇 • 專利申請：1 件
• 【技術成果】 • 高準確率診斷模型（> 95%） • 可解釋 AI 框架 • 開源程式碼與模型
• 【應用成果】 • 臨床驗證報告 • 系統雛型 • 技術移轉潛力
• 【人才培育】 • 博士生：2 名 • 碩士生：3 名 • 大專生：5 名

三年期經費規劃（單位：萬元）：

經費項目說明：

• 【人事費】580 萬元 • 博士後研究員：1 名 × 3 年 • 研究助理：2 名 × 3 年 • 工讀生：5 名 × 3 年
• 【設備費】450 萬元 • GPU 伺服器：300 萬元（Y1） • 儲存設備：100 萬元（Y1） • 軟體授權：50 萬元
• 【業務費】300 萬元 • 雲端運算費用 • 資料標註費用 • 耗材與雜支
• 【差旅費】120 萬元 • 國際會議發表 • 學術交流訪問 • 醫院場域測試

研究團隊組成：

• 【計畫主持人】 • 某某某 教授 • 專長：深度學習、電腦視覺 • 相關論文：50+ 篇
• 【共同主持人】 • 某某某 醫師（某某醫院） • 專長：胸腔醫學、影像診斷 • 提供臨床專業指導
• 【研究人員】 • 博士後研究員：1 名 • 博士生：2 名 • 碩士生：3 名
• 【合作單位】 • 某某醫學中心：臨床資料與驗證 • 某某科技公司：技術移轉合作

計畫主持人學術經歷：

• 【學歷】 • 某某大學 資訊工程博士 • 某某大學 訪問學者
• 【現職】 • 某某大學 資訊工程學系 教授 • 人工智慧研究中心 主任
• 【研究成果】 • SCI 論文：50+ 篇 • 專利：5 件 • 科技部計畫：10+ 件
• 【相關計畫】 • 科技部 AI 創新研究計畫（2022-2024） • 產學合作計畫（2023-2024） • 國際合作計畫（2024-2025）

本研究之特色與創新：

• 【技術創新】 • 首創結合 CNN 與 Transformer 於胸部 X 光診斷 • 多任務學習提升泛化能力 • 細粒度可解釋性框架
• 【應用創新】 • 端到端診斷報告生成 • 臨床工作流程整合 • 即時診斷輔助
• 【方法創新】 • 半監督學習減少標註需求 • 對抗訓練提升魯棒性 • 聯邦學習保護隱私
• 【學術貢獻】 • 填補現有研究缺口 • 建立評估基準 • 開源促進研究發展

研究風險評估與因應策略：

• 【資料風險】 • 風險：資料取得困難 • 因應：多元資料來源、公開資料集備案
• 【技術風險】 • 風險：模型效能未達預期 • 因應：多種架構嘗試、持續優化
• 【時程風險】 • 風險：進度延誤 • 因應：彈性調整、預留緩衝時間
• 【倫理風險】 • 風險：隱私與倫理議題 • 因應：IRB 審查、資料去識別化

研究計畫總結： 【研究價值】 ✅ 解決醫療影像診斷痛點 ✅ 填補學術研究缺口 ✅ 具臨床應用潛力 ✅ 培育跨領域人才 【預期貢獻】 🎯 SCI 論文 3 篇 🎯 專利 1 件 🎯 培育碩博士 5 名 🎯 技術移轉潛力 【經費需求】 💰 總經費：1,500 萬元 📅 執行期程：3 年 【聯絡資訊】 某某某 教授 某某大學 資訊工程學系 📧 professor@university.edu.tw 📞 (02) 1234-5678 感謝審查委員指教！