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應用深度學習於肺部疾病的輔助鑑別診斷之研究

為了解決model y一換一月供的問題，作者鄭友維 這樣論述：

近年來，隨著台灣目前各項科技技術的進步與發展，人工智能對研究解決不同領域挑戰的方式產生顯著的影響，尤其是在醫療領域。由於嚴重特殊傳染性肺炎的發生，讓肺炎又受到了高度的關注。據我國衛生福利部的調查，國人死因統計當中，肺炎位居前三，而肺癌更是癌症死亡率之首。導致肺部疾病的成因很多，菸害與空氣汙染更是佔了不少比例，因此早期發現與治療成為了存活的關鍵，而胸部X光檢查是肺部疾病檢查最常見的診斷方法，但X光圖像需要經過培訓的放射科醫生來解釋，目前因為疫情的爆發，平日大量的影像也使醫事放射師和放射科醫師的工作負擔大幅增加，造成我國檢驗量能不足的現象，此外，在解釋時也可能因為各種因素導致結果誤判，因此需要一

個可靠的解決方案。本研究以阿拉伯的卡達大學(Qatar University)及位於孟加拉的達卡大學(University of Dhaka)的研究團隊與巴基斯坦和馬來西亞的醫生及合作者所共同創建的醫療圖像數據庫實施研究，利用卷積神經網路對醫療影像建構分類模型，透過卷積神經網路自動提取特徵的能力，以及良好的分類性能對四種類別的圖像進行分類，除了原始的卷積神經網路外，在輸出分類影像時，將卷積神經網路的分類替換為結合支援向量機，建構兩種分類模型並以交叉驗證、混淆矩陣、ROC曲線與Kappa係數對模型進行各項驗證與評估。研究結果顯示，透過成對樣本T檢定得知分類模型之間的準確率與ROC曲線下面積皆無顯

著差異，透過交叉驗證兩模型的平均準確率皆高於87%以上，平均ROC曲線下面積也高達0.97以上，具備良好的分類性能，此外，兩模型的Kappa係數值也高於0.82，具備良好的一致性，可供醫師作為輔助診斷之工具及參考。

具ZigBee無線回授之可調式100 kV高壓直流電源轉換器研製

為了解決model y一換一月供的問題，作者高子賢 這樣論述：

本文旨在研製一部具ZigBee無線回授之可調式100 kVDC高壓直流電源轉換器。首先，系統採用48 VDC供電，經過降壓型自激電流饋入推挽式轉換器、高壓變壓器及半波倍壓電路，以產生所需之直流高壓。其次，系統控制方面使用數位控制器結合無線通訊模組以及人機介面，使用者可透過遠端之人機介面下達指令至數位控制器，也可根據鍵入之電壓設定值與回授取樣電壓值計算出所需之責任週期，藉由調變責任週期，使得輸出電壓穩定並達到所設定之輸出電壓值，並利用電壓取樣電路結合數位控制器及無線通訊模組，將取樣電壓回授值傳至系統端，以達到輸出電壓之調控及實現初、次級側之間的電氣隔離。再者，本文所提之系統是利用高壓變壓器內部

之等效電感與外加電容形成並聯諧振電路，使得前級的自激電流饋入推挽式轉換器之功率開關可達到零電壓切換，以降低其切換損失。最後，本文推導系統之數學模式，並建立完整之設計考量，且以電腦模擬及實測結果驗證所提系統之可行性。