議題
在數位病理影像領域，不同掃描器的影像格式差異帶來技術相容性挑戰，阻礙資料的管理和共享。為解決此問題，我們整合醫療資訊與影像標準，開發DICOM轉換工具，實現不同醫療機構間的資料互通性。我們與臺北榮民總醫院和成功大學附設醫院合作，成功整合病理切片影像資料，並通過模擬環境測試，確保資料格式統一和隱私保護，推動跨機構資料共享和合作研究，提升研究效率和數據實用性。
此外，我們參與了由DICOM WG-26舉辦的2024 Annotations Connectathon，實作病理影像的應用情境，驗證了病理影像的完整性與互通性，並識別解決多項技術問題。這些經驗不僅展示了我們的技術實力，也為數位病理學的進步開闢了新可能。期望這些經驗能為醫療領域帶來更多創新與進展。
講者
徐資軒
大家好，我是徐資軒
現就讀於國立臺北護理健康大學資訊管理系，是 CYLab Imaging Informatics Labs的成員。
曾參與多個研究計畫案，主要接觸醫學影像及傳輸標準 (DICOM)、醫療資訊標準 (FHIR)，擅長醫學影像、數據處理以及人工智慧於醫療的應用。
主要開發工具： - Python - NodeJS
Hi, I'm Winston Hsu
Current Education: - Studying Information Management at National Taipei University of Nursing and Health Sciences
I'm the member of CYLab Imaging Informatics Labs.
Research Focus: - Primarily involved in research projects related to: - Medical imaging and transmission standards (DICOM) - Healthcare information standards (FHIR)
Areas of Expertise: - Medical imaging - Data processing - Application of artificial intelligence in medical imaging and healthcare
Main Development Tools: - Python - NodeJS
講者
楊斯惟
我是楊斯惟，就讀於國立臺北護理健康大學，目前在實驗室中協助開發醫療資訊相關系統，技術方面擅長 JavaScript 及 Go 語言。
講者
姚愷萱
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