檢索結果：共26筆資料 檢索策略： "Tzu-Chao Chuang".ecommittee (精準)
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本研究以人工智慧的方式，訓練用於完成心臟區塊分割的模型，尤其是針對心肌的詳細分割為目的，而在研究結果顯示，最佳的模型切割方式為將心臟不僅僅是切割出左心室與右心室的區塊，亦將心肌分割出心室中膈以及非心…
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在醫療領域當中，專業人士藉由觀察大腦皮質下不同區域體積的異變，進而做出診斷與分析，如評估病人的病況以及檢查神經系統狀況。因此，取得精準的大腦皮質下分割結果至關重要。本研究基於神經網路架構，開發具大規…
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γ-氨基丁酸(GABA)在人腦的主要抑制性神經傳遞物質，並在中樞神經系統中扮演重要的角色。磁共振頻譜(1H MRS）是一種非侵入性工具，提供體內代謝濃度的測量。然而，由於GABA的濃度人類大腦僅毫莫…
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本研究目的在於重現Tustison研究中所使用的機器學習流程，提出一系統方法，將腦結構T1影像（T1-weight imaging）利用FreeSurfer切割出大腦皮質厚度，使用機器學習方法和大型…
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心肌胞外比容的定量計算可以用於評估心肌纖維化，透過磁共振造影儀器掃描得到施予對比劑前後的T1映像，加上經由血液檢查得到的血球容積比，逐一計算出每一個像素的心肌胞外比容。AHA-17模型已廣泛的運用於…
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磁共振頻譜是一種非侵入式的技術，能夠測量化合物的成分以及多寡，在現今醫學應用有：觀測腦中代謝物、肌肉、腫瘤及脂肪肝。這個技術比起以往需要採集組織分析的診斷方法更能讓大眾所接受，因此在現今醫學研究上備…
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穀氨酸鹽是一種主要的神經興奮性傳導物質，在腦部中可測量到，而它位於氫原子核磁共振頻譜上的2.35ppm處。因為與較大量的乙醯天門冬胺酸在頻譜上重疊的特性使然，平常在氫原子核磁共振頻譜上要量測到它非常…
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心臟磁共振影像的準確分割是臨床實踐中診斷和評估許多心血管疾病的重要先決條件。深度學習最近已被廣泛應用在心臟圖像分割上。本研究以基於深度學習的方法，訓練用於分割心臟左心室、心肌及右心室的模型，然而模型…
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深度學習是近年來非常熱門的話題，卷積神經網絡（CNN）就是其中之一，並在常應用在磁共振頻譜（MRS）重建中，我們提出了一種使用 CNN 重建 MRS 頻譜於FID 的方法，以減少收集數據時的掃描時間…
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磁振頻譜(Magnetic resonance spectroscopy)是一種藉由觀測各種不同代謝物頻譜以分析之方法,在頻譜中各種代謝物(NAA, Creatine, Choline,Gl…