QT Imaging, Olea Medical Introduce New Viewer for Integrated, Multimodality Breast Imaging

傳統乳攝對緻密乳房的敏感度可能低至 50-60%，讓多模態補強影像成為臨床常態——但乳攝、DBT、MRI 與超音波各自依附不同軟體，每位病患的縱向追蹤資料形同孤島。2026 年 4 月，QT Imaging 與 Olea Medical 聯合推出整合式多模態乳房閱片平台，首次將無輻射 3D 聲學 CT 與四種傳統模態統一在同一視窗。

五種模態、五套軟體：緻密乳房的工作流困境

放射科醫師在乳房診斷上面臨的挑戰，不只是影像本身，更是影像之間的連結。傳統乳攝對緻密乳房的敏感度可能降至 50-60%，臨床愈來愈仰賴補強影像，但補強影像本身就是一個複合體：數位乳房斷層攝影（DBT, Digital Breast Tomosynthesis）強化結構解析，乳房 MRI 提供高軟組織對比，超音波協助即時病灶定性。每種模態各有獨立的閱片軟體，資料格式不同，縱向追蹤記錄更是分散四處。

一位需要多模態評估的緻密乳房病患，放射科醫師可能同時打開三到四套不同軟體，在不同視窗之間比對同一病灶的跨模態表現。這種工作流不只費時，更容易在相關性分析環節造成遺漏。QT Imaging 的 Breast Acoustic CT 雖帶來全新的診斷維度，若沒有整合入既有流程，就成了第五套軟體、第五個視窗。

如何讓這五種模態的資料在同一平台上並排顯示、互相對應、記錄縱向變化，正是 QTI Imaging-Olea Viewer 試圖解決的核心問題。

QT 聲學 CT：3D 容積影像、無輻射、免壓迫的原理

理解這個整合平台的價值，首先要理解 QT Imaging 的核心技術：Breast Acoustic CT（乳房聲學 CT），又稱超音波斷層攝影（ultrasound tomography）。

不同於傳統超音波探頭接觸皮膚做二維掃描，聲學 CT 讓乳房浸在水槽中，透過環形超音波陣列從各角度收集聲波訊號，重建出真正的三維容積影像。這個原理帶來三項臨床特性：第一，零電離輻射，完全不依賴 X 光；第二，免壓迫，不需像乳攝一樣用壓板擠壓；第三，量化可再現，輸出聲速（sound speed）與衰減（attenuation）等客觀數值，提供不依賴主觀視覺的量化基準。

QT Imaging 的 Breast Acoustic CT 系統在 2026 年 3 月獲得美國 FDA 510(k) 上市許可，代表其安全性已通過監管審查。對緻密乳房族群，聲學 CT 具有特殊意義：緻密腺體在二維乳攝上形成高白色背景，遮蔽腫瘤訊號，而 3D 聲學成像能繞過這個結構性限制，同時提供三維解剖資訊與量化組織特性。

QTI-Olea Viewer：五種模態在單一平台的整合架構

QTI Imaging-Olea Viewer 是 QT Imaging 與法國高階影像軟體公司 Olea Medical 於 2026 年 1 月宣布合作、4 月正式推出的整合式閱片系統。Olea Medical 的視覺化框架原本應用於神經影像多參數 MRI 分析，此次延伸至乳房多模態整合，承接其在進階 3D 渲染與量化評估的技術優勢。

平台整合的五種模態包括：乳攝（Mammography）、DBT、乳房 MRI、超音波（Ultrasound），以及 QTscan（Breast Acoustic CT）。核心功能分為三個層次：

第一，跨模態相關性分析——同一病患的五種模態資料並排呈現，放射科醫師可從乳攝的可疑區域直接切換到聲學 CT 或 MRI 的對應切面，不必離開同一界面。

第二，縱向追蹤（longitudinal monitoring）——多次檢查資料整合在同一平台，讓同一病灶的時間序列比較有據可循，特別適合需要定期隨訪的高風險族群。

第三，進階 3D 渲染與量化評估——聲學 CT 的容積數據以立體模式呈現，整合聲速與衰減等量化生物標誌（quantitative biomarkers），補充傳統影像缺乏的客觀量化維度。

整體目標如 QT Imaging 醫療長 Bilal Malik 博士所述：「將定量、無輻射的聲學 CT 資料整合進單一直觀平台，提升解讀效率、強化診斷信心，支持更全面的多模態乳房評估。」

AI/ML 路線圖：自動分割與 CAD 的未來功能

QTI-Olea Viewer 目前版本的功能以多模態整合與視覺化為主，但原廠已宣告 AI/ML 是下一步開發重心，包含兩個具體方向：

自動病灶分割（automated lesion segmentation）：利用深度學習模型在 3D 聲學 CT 容積資料中自動圈出可疑病灶邊界，取代目前耗時的手動勾勒流程。三維容積的手動標注工作量龐大，自動化若能實現，將顯著縮短閱片時間，並提高病灶追蹤的可重複性。

電腦輔助偵測（CAD, Computer-Aided Detection）：針對多模態乳房資料提供整合性 CAD，輔助放射科醫師在篩檢工作流中標記可疑區域。與當前只覆蓋乳攝或 DBT 的單模態 CAD 相比，多模態 CAD 有潛力提升整體特異度，但這一潛力仍待前瞻研究驗證。

這兩項功能目前均屬未來規劃，現有版本中尚未提供。 評估這個平台時，必須把現有版本（多模態整合閱片工具）與未來路線圖（AI 診斷輔助）分開看，避免把開發承諾計入當下的採購理由。聲學 CT 的聲速與衰減量化特徵是傳統乳攝沒有的輸入維度，但作為 AI 訓練素材的實際效益，仍需前瞻臨床研究支持。

適用場景與前瞻數據缺口：導入前的三個評估點

把焦點拉到臨床評估，這個平台的引進決策必須回答三個問題。

第一：機構是否已有聲學 CT 硬體？ 平台的核心差異化——第五種模態的整合——建立在機構已配備 QT Imaging Breast Acoustic CT 系統的前提下。這套設備需要水槽環境與特殊操作流程，不是既有超音波設備的升級，而是獨立的新型設備投資。尚未導入聲學 CT 的機構，目前版本與其他四模態整合閱片軟體的差異有限。

第二：臨床效益數據是否支持？ 目前公開資料中，沒有前瞻性臨床研究比較「使用整合式平台 vs 傳統多軟體」的診斷準確度差異、漏診率改變或閱片時間節省量。FDA 510(k) 許可是針對 Breast Acoustic CT 硬體的安全有效性認定，不等同於整合軟體平台的診斷效益驗證。導入決策建議等待效能數據發表後再評估。

第三：與現有工作流的相容性？ 若機構已採用其他廠牌的乳房 CAD 系統（如 iCAD 或 Hologic Genius AI），QTI-Olea Viewer 的互操作性與 DICOM 整合細節仍需確認。AI/ML 功能尚在開發中，與現有 CAD 工具的並存或取代關係目前沒有具體說明。

整體而言，QTI-Olea Viewer 代表多模態乳房影像整合的正確方向，對已在運作聲學 CT 的機構有直接工作流意義；但數據空缺仍是目前最大的評估制約。

產業動向：多模態整合軟體成為下一個競爭戰場

若干跡象顯示，乳房影像的競爭重心正從硬體設備轉向跨模態整合軟體。

2026 年 4 月同週，GE HealthCare 宣布擴大與 DeepHealth（RadNet 旗下）的乳攝 AI 合作，Butterfly Network 的超音波 AI 工具剛獲 FDA 許可，多家廠商同步強化乳房 AI 布局。大廠主攻乳攝與 DBT 的 AI 強化，QT Imaging 的策略則是引入全新模態並以整合軟體作為連結橋樑——依賴硬體普及率但差異化鮮明。

對台灣放射科環境，聲學 CT 目前仍屬新進技術，機構導入率有限，多模態整合平台的工作流效益短期內受制於硬體普及速度。若後續臨床研究證實聲學 CT 在緻密乳房篩檢的敏感度優勢，整合軟體的定位將快速升級為篩檢流程的必要基礎設施。SBI 乳房影像年會（2026 年 4 月 16-19 日，西雅圖）是觀察同業反應的第一個窗口。

聲學 CT 有 FDA 認可、有 3D 容積、有零輻射——但整合平台的診斷效益尚無前瞻數據說話。下次面對緻密乳房病例，那五個視窗值不值得被縮成一個？