放射科醫師看 CT 的時候，不是盯著一張固定的圖片——他們會滑過每一層切片，在腦海中「追蹤」病灶的連續性。伊朗 K.N. Toosi 理工大學的研究團隊把這個直覺變成了演算法：把 CT 的 z 軸當成時間軸，讓影片追蹤技術來驗證病灶是

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專挑醫學影像 × AI 的論文來讀，消化完寫成筆記放這裡。
沒有論文腔，只有重點整理 + 我的觀點。
適合：想追 AI 趨勢但沒時間讀 paper 的醫療人／想懂影像應用的工程師。

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輕量級 AI 實時篩檢顱內出血：無需 3D CNN 的影像連續性驗證技術

為什麼放射科需要一套「共同語言」？

影像報告如果沒有標準化輸出，臨床端就很難得到明確的處置指引。RADS 系統就是為此而生——它把影像發現轉成統一的風險分級，讓後續決策有據可循。

舉個例子：乳房攝影看到一個結節，BI-RADS 2 表示「良性發現」，BI-RADS 5 則是「高度懷疑惡性，建議切

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81.1% vs 61.1%——GPT-5.2 與開源模型的 RADS 分類準確率差距，能被縮小嗎？

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