檢索結果：共11筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="肺癌"
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過去三十年裡，肺癌的致死率非常高，在得到的五年內只會有百分之15的存活率，所以在病情變得更嚴重之前及早對症治療是非常重要的。肺癌治療的費用相當得高，在台灣醫療費用排名是第四名的。所以需要預測預期壽命…
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本研究擬開發一套利用電腦斷層影像準確計算肺癌病患接受化學治療後腫瘤體積之變化，做為輔助醫師臨床治療評估之參考，本研究主要分為兩部分，第一部分利用影像處理技術分析肺癌電腦斷層影像，分別定位腫瘤區域及計…
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癌症是台灣死因之首，其中肺癌又是死亡率最高的癌症，如何有效降低肺癌死亡率也隨之成為重要的研究議題。而社會經濟地位的差異往往影響患者得到肺癌的機率、發現肺癌的期別與存活的時間，找出社會經濟因子與肺癌存…
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為了為老化社會中的癌症醫療提供更佳的預後分析及決策支援，在本研究中，我們應用貝氏網路，針對臺灣常見肺癌之移轉（骨轉移）來做描述與預測，並且進行建模及推論。研究中用來建立貝氏網路模型的資料庫包含從19…
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貝氏網路（Bayesian Network）用於建立肺癌生存率預測模式是值得深入研究的議題。在本研究中，生物訊息變數用來描述和預測肺癌併腦部轉移的發生機率，並建立二個貝氏網路。本研究使用1996年至…
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估计在2018年死亡人数估计为960万，癌症是自1982年以来死亡的主要原因。癌症患者人数的增加导致医疗费用从660亿新台币到维持医疗质量和成本平衡，风险调整必须应用以实现改进。该研究旨在构建动态贝…
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衛生福利部指出肺癌為現今台灣癌症十大死因之首，據2016年統計每年約有10,000個肺癌新案例，並導致成7,000人死亡，其醫療成本又因伴隨著共病症造成龐大負擔。本研究採用1996年至2010年國民…
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肺癌為全球癌症死亡的主要原因之一。肺癌不僅是致命的疾病，也需要昂貴的醫療。預測肺癌患者存活時間為醫生與患者極具挑戰性的任務。基於規則的分類方法廣泛使用於醫療診斷，它可以基於專家的知識建模，規則容易理…
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肺癌是導致死亡的主要因素，高斯貝式網路建立預測肺癌病人的存活時間和醫療支出，本研究使用健保局資料庫，且模型不僅考慮慢性疾病和治療影響，也提供存活時間和費用的機率密度函數，存活時間和費用的模型預測能力…
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肺癌本身為詭譎多變的腫瘤型態，有精準治療如標靶治療與免疫療法的協助，不可避免腫瘤的惡化，目前證據指出，針對治療的系統性反應，特別是骨髓釋放出之髓質抑制細胞會是可能關鍵之一，因此本研究透過流式細胞儀進…