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東吳大學 財務工程與精算數學系 莊聲和、喬治華所指導 陳悠祈的 父母親身體狀況與嬰幼兒先天性缺陷之關聯性研究 （2022），提出respectively醫學中文關鍵因素是什麼，來自於先天缺陷、婦嬰險、危險因子、廣義線性模型。
而第二篇論文國立陽明交通大學 資訊學院資訊學程 陳冠文所指導 陳紀翰的 人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構 （2021），提出因為有 人體姿態估測、人體脊椎檢測、姿態關鍵點擴增、脊椎輔助檢測 系統、醫學神經網路的重點而找出了 respectively醫學中文的解答。
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詩眠集：羅拔雙語詩集
為了解決respectively醫學中文 的問題，作者羅拔 這樣論述：
All the night All our eyes shine On the sky named website ──Stars 整個夜晚 我們的雙眼閃爍 在名為網頁的天空 ──〈星辰〉 《詩眠集》精選了詩人羅拔近十五年的雙語詩作，題材涵蓋日常生活、社會新聞、夢境、神話、文學、電影、音樂等等，是作者經過種種人生歷練並反芻後的集大成之作。作者善用中英雙語的「意象」、「音韻」，並以戲謔、幽默的語氣觀照世界的運行。 A year passed like a morning piss You don't want to face it And
you won't miss it But you must do it So just get up, let the rain drop And make a wish to Niagara Falls ──A New Year's Song 一年如晨尿流逝 不想面對 也不會懷念 終得執行一次 起床了，讓雨落下 朝尼加拉瓜瀑布許個願吧 ──〈新年之歌〉 他擅以現實投射意象概念，並以客觀呈現主觀體驗。全書分為兩大部分：第一輯【無眠大地】是作者人生經驗的抽象化，從主觀體驗而來的客觀呈現；第二輯【無夢天堂】是作者從現實描寫中，投射到意識思維的
抽象世界，有個人的經歷、想像、思考，亦有更深入的意識抽象化的表達。 本書特色 ★ 本書精選羅拔近十五年的雙語詩作，題材豐富多元，是作者經過種種人生歷練並反芻後的集大成之作。 ★ 善用中英雙語的「意象」、「音韻」，以戲謔、幽默的語氣觀照世界的運行。 ★ 名人推薦——余學林（奧克蘭大學生物醫學博士、詩人）、綠蒂（《秋水詩刊》發行人兼主編、詩人）、袁鶴翔（前香港中文大學英文系系主任、東吳大學英文系講座教授） 名人推薦 余學林（奧克蘭大學生物醫學博士、詩人） 綠蒂（《秋水詩刊》發行人兼主編、詩人） 袁鶴翔（前香港中文大學英文系系主任、東吳大學英文系講座教授） ｜名人
推薦．有詩好眠｜
父母親身體狀況與嬰幼兒先天性缺陷之關聯性研究
為了解決respectively醫學中文 的問題，作者陳悠祈 這樣論述：
隨著社會經濟壓力逐漸增大，晚婚生子成了趨勢。根據內政部人口統計，西元2019年台灣女性生育第一胎年齡在35歲以上者高達23％，約為西元2009年的2.4倍。高齡產婦的增加，導致妊娠糖尿病、羊水過多、懷孕引起之高血壓等妊娠風險上升，進而造成出生兒的先天性缺陷風險增加。近來，商業保險中的婦嬰險推展，不僅提供產婦保障，同時為新生兒帶來保障。且因應客戶需求，不再侷限於孩子一兩年短期的保障，也觀察其多年後的情形，加強對特定先天缺陷及相關住院、手術醫療面的給付。此外，一般保險公司在提供此保障時，產婦需要填寫健康告知聲明書，藉此預測未來承保的風險，然而父親對嬰幼兒先天缺陷隱含的潛在危險因子可能仍需
再列入考量。因此本研究期望透過「衛生福利部衛生福利資料科學中心」所提供之資料，藉由廣義線性模型，探討2004年至2017年0-7歲嬰幼兒之先天缺陷與父母親危險因子的關聯性。 研究顯示，觀察西元2004年至2017年的2,326,774位新生兒，其0-7歲罹患先天缺陷的機率為4.067%，當中約有20%的先天缺陷者於2歲後才發覺。在其他條件皆相同之下，父親年齡、母親年齡增加十歲時，則會分別使嬰幼兒其先天缺陷率提高為原本的1.013倍（95%CI=0.995-1.031）、1.185倍（95%CI=1.162-1.209）。而母親有任一懷孕危險因子所生育的嬰幼兒其先天缺陷率(例如:心臟疾病、
孕期抽煙、妊娠糖尿病)則是母親無任一懷孕危險因子的1.144倍（95%CI=0.995-1.314）-2.003倍（95%CI=1.932-2.077）之間。希望藉由本研究所得先天缺陷相關資訊，提供保險公司作為訂價上風險的評估，也使雙親藉由事先瞭解懷孕的危險因子能有效做好相關的預防措施，在生育的路上更加順利。
人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構
為了解決respectively醫學中文 的問題，作者陳紀翰 這樣論述：
人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的
預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。