本研究團隊陳泓叡醫師的研究成果已正式發表於國際期刊Digital Health，論文題為"Classification of hematologic malignancies from whole-slide bone marrow aspirates using a two-stage deep convolutional neural network pipeline"，於2026年4月正式刊登。
本研究以人工智慧應用於血液病理診斷為核心，針對全玻片骨髓抹片影像建立兩階段深度卷積神經網路分析架構：先透過品質評估模型篩選具判讀價值的影像區域，再利用深度學習模型進行白血病亞型及淋巴瘤分類。研究共納入1,022張玻片，病人層級的平均準確率達95.2%，AUC達0.993，其中DenseNet121模型的平衡準確率最高，達97.6%，並在外部資料集分別取得83.8%與86.7%的準確率。此研究成果展現臨床血液學、病理影像與人工智慧跨領域整合的研究能量，也為骨髓抹片判讀的輔助診斷及臨床工作流程優化提供新的發展方向。
陳泓叡醫師於研究過程中投入模型開發、資料分析及論文撰寫，表現優異。謹此表達誠摯祝賀，並感謝研究團隊所有成員的共同投入與支持，期許陳醫師未來在臨床與學術研究道路上持續精進，再創佳績。
Reference: PMID 42052410；DOI 10.1177/20552076261444599。