榮耀時刻 嘉市警一分局刑警榮獲全國績優肯定

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Admin 十二月 12, 2025 0

〔焦點時報/記者陳允得嘉義市報導〕嘉義市政府警察局第一分局再傳喜訊,偵查隊偵查員黃信勳及偵查佐鄭羽彤等兩名優秀員警,在第22屆全國績優刑事警察人員甄選中脫穎而出,勇奪全國殊榮,兩位員警在偵查工作與犯罪預防領域皆表現出色,不僅展現專業,更用行動守護市民安全,是嘉義市警察的典範,也展現出嘉義市警察的專業量能與努力成果。

偵查員黃信勳以紮實偵查能量破獲多起毒品案,當中更有外籍移工販毒案件,榮獲「全國績優刑事警察」肯定,為該分局增添榮光;偵查佐鄭羽彤則以長期投入犯罪預防宣導工作,於校園、社區及弱勢族群推動反詐教育不遺餘力,並結合企業、媒體的力量推廣防詐新知,獲選為「犯罪預防宣導楷模」殊榮,表現同樣亮眼。

嘉市警一分局分局長吳正文表示,這次「雙12好事成雙」的榮耀,是第一分局全體警力默默付出的最佳證明,也感謝嘉義市警察之友會第一辦事處主任徐一平與顧問團隊長期支持,使警察同仁得以無後顧之憂,全力投入治安維護工作,第一分局將持續精進偵查能量、深化犯罪預防宣導,並以兩位績優刑警為標竿,期勉同仁持續提升專業、勇於任事,共同守護嘉義市民的生命財產安全。

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AI醫學影像分割挑戰:無真實標籤下模型性能評估新框架

圖/本報AI製圖(示意圖) 商傳媒|責任編輯/綜合外電報導 面對大量缺乏精細標註的公開醫學影像資料集,一項最新研究提出實用框架,旨在比較人工智慧(AI)解剖分割模型在無真實標籤情況下的性能。這項研究已發表於《Journal of Medical Imaging》,為醫學影像AI領域專家提供了新的評估思路。 現行大多數公開醫學影像資料集,例如用於癌症研究的國家肺部篩檢試驗(National Lung Screening Trial, NLST),雖包含數千筆掃描影像,但通常缺乏器官或骨骼的詳細標籤,使得基於準確度的傳統AI模型評估方法難以實施。為此,研究團隊採用「基於一致性而非準確性」的評估方式,透過分析不同模型在相同影像上的分割結果,找出其匯聚與分歧之處,藉此判斷結果的可靠性。 研究選取了六種廣泛使用的開源分割模型,包含兩版 TotalSegmentator、Auto3DSeg、MOOSE、MultiTalent 和 CADS。團隊將這些模型的輸出結果統一轉換為標準的 DICOM 分割格式,並利用通用醫學術語 SNOMED-CV 協調標籤,確保不同模型對於相同結構具有一致的顏色和識別符號。為利於視覺化檢閱,研究人員也擴展了兩款開源工具,將結果整合至網頁版的 OHIF Viewer 及桌面版的 3D Slicer 軟體中,讓使用者能方便地並排比較多模型針對同一器官的分割成果。 研究分析了來自四名 NLST 參與者的 18 張胸部電腦斷層掃描(CT)影像,重點關注 24 個解剖結構,包括肺葉、心臟、肋骨和胸椎等。結果顯示,肺部分割的一致性最高,邊界差異微小,表明這項任務在低劑量篩檢CT影像中已趨於成熟。心臟分割最初僅呈現中度一致性,但在排除一個定義範圍較窄的模型後,其餘工具的一致性顯著提升。然而,針對肋骨和胸椎的分割則出現較嚴重問題,六個模型中有四個頻繁出錯,例如將鄰近骨骼合併或標記錯誤的椎骨。研究發現,其中兩個經由不同資料訓練的模型,在這些複雜結構上表現出更高的一致性與解剖完整性。 這項研究強調,即使是備受推崇的AI工具,也可能因共享訓練資料而出現系統性錯誤。同時,它證明即使缺乏真實標籤,仍可透過標準化、量化一致性測量和針對性視覺檢閱相結合的方式,進行有意義的模型評估。所有相關軟體、映射資料和範例資料集均已開源。隨著研究人員日益依賴AI生成的標註來分析大規模資料集,此類工具將有助於在缺乏完美參考答案的情況下,做出基於證據的明智決策。

Admin 五月 14, 2026 0

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Admin 五月 14, 2026 0

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