大型機台運用影像辨識呈現於面板燈號控制
傳統大型自動化生產設備由海外原廠進口機具，透過操作面板進行參數調整，進行自動化生產製造，而面板參數與台灣原物料環境與商品容錯性差異有些許差異，往往需由人工紀錄操作，建立警示參數標準。本公司需求透過影像辨識，由電腦自動化分析相關面板資訊，以不破壞機台狀態下擷取相關資訊，完成工廠設備自動化最後一哩技術。
競賽細節
題目敘述
(1) 題目背景(含現行自身/同業處理方式)與產業重要性
磁振造影儀 (MRI)能提供多樣性的影像對比資訊，加上具有無輻射及非侵入性的優點，能活體長期追蹤動物腦部或是動物體內的細微結構變化。
而病理切片技術為長久以來在臨床上對於各類疾病診斷的黃金標準，影像擷取完成後，我們會將動物犧牲，取出需要的病灶組織後切成薄片，再以特定試劑將組織切片染上顏色，以彰顯切片中所提供的特定細胞結構資訊，綜合影像提供的多樣資訊，搭配病理切片染色之後的結果，能對結構的細微變化有更精確的判斷與描述，對於實驗結果能有更準確的判讀。
(2) 問題情境與痛點(Pain point)
小鼠拍攝 MRI約4小時，會得到一套連續切面二維影像，每張影像厚度約為100 μm，接著將動物犧牲後取出病灶組織，在欲進行組織染色之前，會先以切片機進行組織切片，每片組織厚度約為5-60μm，接著依照組織特性用試劑進行染色，並將染色後的組織切片結果每片做拍照，得到連續切面的二維相片，這樣的流程就需要7天的時間。
因為MRI病灶切片染色照片形狀相同，但在厚度上有差異，人為肉眼匹配容易造成兩者位置無法完全對齊，這樣對於同一病灶的結構內生物蛋白等等細微的變化，很難完全準確的做出判讀，進而影響藥物試驗結果的判斷；希望透過AI精準地定位匹配兩者腦部輪廓。
(3) 預期透過AI達到的目的與利益點(Gain)
我們希望能利用機器學習方式，將磁振造影得到的影像，與病理組織切片染色的照片能自動地做位置標準化與對齊，使實驗研究人員對於病灶變化能做更精準的判讀，也讓實驗結果能真實反應出藥物治療的效果或是藥物造成的變化，對於產業界藥物開發製程中的評估增加其信度與效度，在配合國家政策的同時，希冀能藉此帶動台灣生醫產業發展。
(4) 技術完成後的使用對象
產學界之生技研發、藥物開發研究與各研究機構等。
(5) 成果應用方式及情境等內容
例如對於C6惡性神經膠質腫瘤小鼠，我們藉由磁振造影掃描得到的影像去觀察藥物治療組與無藥物治療組的小鼠腦部腫瘤變化，然後將動物犧牲後取出病灶組織，以切片機進行組織切片與染色，最後將染色後的組織切片結果拍照，接著利用機器學習的方式快速的將磁振造影影像與病理染色切片影像對齊，比對出腫瘤變化的差異，呈現出藥物治療的效果，當實驗結果反映出需要調整藥物濃度或是劑量，廠商端也能夠有準確的實驗數據來做合理的評估，節省藥物研發者反覆測試需要花費的經費，加快下一期藥物臨床測試的速度。
資料型態
MRI影像DICOM檔/png/jpg檔
鼠腦病灶切片染色照片jpg檔
鼠腦病灶切片染色照片jpg檔
資料集整備度與細節說明
本題會提供MRI和染色切片照片已配對好之訓練資料，圖片出題方會先進行位置標準化與對齊。
提供MRI 100套以上(每套9片，含驗證資料10套)，測試集10套以上，並提供已完成之MRI和染色切片照片對齊匹配結果作為答案。
1.二維腫瘤小鼠全腦MRI T2影像100套 (每套9片、每片解析度256*256)
2.二維腫瘤小鼠腦部病灶病理染色切片照片100套(每套9張)
3.對齊範例圖示30-50套:預期能將磁振造影整顆鼠腦的腦部影像ROI與病理染色照片的腦部結構ROI對齊。
期望成果需求
完成全腦影像與病理切片照片的位置對齊，評估指標為相似度dice coefficient大於0.85(比值無單位)
可提供之解題資源
1. 專業分辨鼠腦結構之窗口一人，會提供解釋資料及後續會提供說明如何達到人工方式如何進行位置標準化與對齊。
2. 醫療相關圖片軟體
額外獎勵誘因
無
出題單位
中央研究院生物醫學科學研究所
單位(公司)簡介
中央研究院特別設置生醫轉譯研究中心以提供整合式的資源與平台，協助生技新創人才與團隊加速達成其產品化的進程，促進基礎研究成果的活用，並以造福社會與增進國人之健康福祉為最大目標。其中動物影像設施致力於提供最先進的磁振造影技術支持，包括實驗設計、目標技術開發、影像數據分析，及相關的生物醫學應用研究等。本設施的目標是藉由先進的影像技術及研究，提供產學界之生技研發、藥物開發和轉譯研究等服務協助，藉以帶動台灣生醫產業發展，放眼國際。
其他備註
無
* 題目因實際數據改變或其他不可抗力之事由，出題企業保有修改、變更或取消題目之權利。
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基於機器視覺的臺灣手語機器翻譯
全球化的時代，語言的隔閡除了透過文化交流來弭平之外，機器翻譯可以說是助力最大的新興技術，透過機器翻譯，可以讓使用不同語言的族群都能夠溝通理解彼此的想法，然而，聽語障者所使用的手語，卻一直沒有辦法透過機器翻譯來讓更多的聽人聽到來自聽語障者的心聲。
相較於一般語言能夠同時透過文字以及發音來表達意義，手語則是一個包含手部、肢體、表情等元素的複雜概念。手語表達意義的方式跟口語非常不同。而因地域關係，手語的文法順序、空間、方位、表情會有些微差異，聽語障者以手語對話時類似的手部動作放在不同位置即為不同意思，連續動作及組合也有著不同的含意，礙於手語無法為聽人所理解，手語翻譯者也很有限，藉由人工智慧學習聽語障者的日常對話動作，將其轉為文字，希望針對臺灣的手語讓臺灣的聽人能透過翻譯跟聽語障者溝通。
以手部關鍵點檢測輔助臺灣手語單詞教學
國內使用手語為主要語言的聽語障者超過萬名，礙於手語無法為一般民眾所熟悉，也不是隨處都有手語翻譯者可協助溝通。如果可以透過人工智慧協助手語教學，AI影像辨識判讀學生及老師的手部姿勢，就可降低門檻，讓學習手語變得簡單，提高懂手語的聽人比例，讓聽語障者與聽人的溝通不再需要等待協助。