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為促進人工智慧技術於臨床醫療的實際應用，台灣光麗實業股份有限公司 贊助「2025 腦部腫瘤切割挑戰賽（Intracranial Tumor Segmentation Challenge 2025）」，邀集國內外研究團隊投入腦部腫瘤影像自動判讀技術的研發，期望透過 AI 的輔助，提升影像判讀效率與一致性，為臨床診療帶來實質助益。（經過五個月的激烈競賽）競賽成果已於 12 月 26 日在 台大醫院 臨床研究大樓現場發表，並進行研究成果展示與交流。

國立台灣大學醫療器材及影像研究所指出，神經膠質瘤是大腦常見且具侵略性的惡性腫瘤，臨床醫師在規劃治療、追蹤療效時，仰賴 MRI 影像判讀，其中「如何準確在影像中圈出腫瘤範圍」是關鍵步驟，直接影響腫瘤體積計算、放射治療標定與手術規劃。然而，傳統方式需由醫師逐張影像手動描繪腫瘤邊界，不僅耗時，也容易因醫師經驗差異而影響判讀一致性。

本次挑戰賽聚焦於「自動化腫瘤圈選」的臨床實用性，並以合成影像資料訓練模型、真實臨床影像進行評估，回應醫療影像資料取得不易的現實限制，鼓勵參賽團隊發展更貼近臨床情境的解決方案。

圖說：榮獲本屆競賽第一名的林幕峰同學（左），由 台灣光麗實業股份有限公司 授獎人員代表（中）頒獎，並與 蕭輔仁 副教授（右）、國立臺灣大學醫學院醫療器材與醫學影像研究所 合影留念。

此次獲獎團隊脫穎而出的原因，在於其提出一套「準確度更高、且較不受資料來源限制」的自動分割方法。該方法結合不同模型的優勢，一方面能細緻描繪腫瘤邊緣，另一方面也能掌握腫瘤的整體形狀與結構，使分割結果在不同影像條件下仍維持穩定表現。

圖說：本屆競賽榮獲第二名的李亮慶同學（左），由 台灣光麗實業股份有限公司 授獎人員代表（中）頒發獎項，並與 蕭輔仁 副教授（右）共同合影。

實際驗證結果顯示，即使在資料數量有限、且影像來源差異明顯的情境下，該方法仍能提升具參考價值的自動圈選成果，在整體腫瘤區與腫瘤核心區的分割表現上，展現出可應用於臨床輔助的潛力，對於減少醫師手動描繪負擔、提升影像判讀一致性具有實際意義。

圖說：本屆競賽榮獲第三名的林靖哲同學（左），由 台灣光麗實業股份有限公司 授獎人員代表（中）與蕭輔仁 副教授（右）致贈獎狀。