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鈣鈦礦結構鹼土金屬錫酸鹽的設計及應用於用於藥物和環境污染物電催化感測研究

為了解決suzuki sui 125缺點的問題，作者Muthukutty Balamurugan 這樣論述：

在這項研究中，進行鹼土金屬錫酸鹽之合成，表面型態和電化學性能之研究，並用於危險和有毒藥物，照相顯影劑和類黃酮的電催化檢測。現今，藥物化合物是一種治療人類和動物疾病以及預防疾病的一種有效方法，但它卻也是導致生態污染的來源。隨著藥物使用量日益增加，藥品廢物排放到大自然污染了水中環境，進一步造成人類的身體健康危害。所以需要以電化學方法來檢測汙染物的存在。提升感測器的電催化性能主要是對於玻璃碳電極 (GCE) 進行修飾改良。玻璃碳工作電極的主要缺點是導電性較差，電子傳輸效率不高以及靈敏度較低等問題。為了改善這些缺點，我們使用微米和新型奈米結構二元金屬氧化物修飾GCE，並使用電化學方法檢測可能存在的有

害環境污染物。在現代科學中，由於二元金屬氧化物具有較高的催化活性，良好的導電性，電子轉移速率，較大的活性表面積等，引起了極大關注。因此，本研究在不損害環境前提下，藉由共沉澱法合成了鹼土金屬錫酸鹽（AES)，例如錫酸鋇(BaSnO3)、錫酸鈣(CaSnO3)、錫酸鍶(SrSnO3)和錫酸鎂(Mg2SnO4)。合成後利用顯微鏡(FE-SEM, HR-TEM) 和光譜技術 (XRD, FT-IR, Raman, and XPS, BET, TG) 觀察其表面型態、晶體結構、官能團、拉曼活性模式，二元金屬氧化物的電子態，孔隙分佈和熱穩定性。通過循環伏安法(CV)，微分脈衝伏安法(DPV)和安培法(i-

t)對已製備好的AES二元金屬氧化物進行電催化性能測試。鈣鈦礦和針狀結構的錫酸鋇(BaSnO3)同時用於電化學檢測硝基呋喃妥因(NFTO) 和硝苯地平(NFP)等硝基芳香族藥物，其具有良好的線性範圍NFTO (0.01–42.65 μM; 42.65–557.65 μM)；NFP (0.01–697.65 μM))，而在生物和食品樣品中檢測NFTO和NFP，也具有良好的回收率。同樣，將錫酸鍶(SrSnO3)進行電極修飾後，檢測生物樣品中的抗發炎藥美沙拉敏，檢測極限和線性範圍分別為0.002 μM和0.01 – 212 µM。 此外，採用石頭狀鈣鈦礦結構的錫酸鈣(CaSnO3)進行照相顯影劑甲酚

的電-氧化還原測定結果非常優異，其線性範圍為0.01−123 μM，檢測極限為0.003 µM。最後，以溫度誘導合成的錫酸鎂(Mg2SnO4 NPs)作為修飾電極之材料，並使用電化學方法檢測有害類黃酮類蘆丁(RT)，檢測結果具有優良線性範圍（0.062-34.8和34.8-346.8 μM）和檢測極限（1 nM）。以共沉澱方法合成鹼土金屬相關的過渡金屬，為二元金屬氧化物奈米/微結構，可透過電催化有效檢測藥物和環境污染物。 總體而言，使用共沉澱技術合成的鈣鈦礦結構 AES 具有許多潛在的應用，可將其做為電極材料應用於藥物和環境污染物的多功能感測中。

粉碎性骨折虛擬復位模擬與量測研究：利用三維定位與三維列印混合式技術

為了解決suzuki sui 125缺點的問題，作者Irwansyah 這樣論述：

藉由把傳統手繪草圖電腦化的過程中，術前規劃系統已經到達新的里程碑，3D 術前規劃系統幫助外科醫生建立清晰的 3D 骨頭模型並且增加醫生對真實破損骨頭的認知，為了修復破損的骨頭回復到原本的骨頭結構位置，人機介面分析工具(Computer mouse,keyboard and haptic devices)常被用來引導破裂的骨頭碎片，此外，利用多對點約束來配對骨頭碎片為大眾的對應方式，然而，這些研究通常是複雜且不直觀，而且常重複運算造成時間損失，特別是配對兩個解析度不高的骨頭碎片點資料中，很難精準的回覆骨頭碎片。本研究基於模板化、解剖學指標與破裂線選擇上的考量，來解決配對對應點的限制，半自動點配

對方法被用來轉換骨頭碎片到相對應的目標，其演算法是根據單數值分解，為了量化建議的配對點結果，需計算位置與旋轉的均方根誤差，目前的配對方法已經在不同層面的錯誤中，完成骨頭復位，其結果與其他研究並沒有太大的差別，在不同的破碎案例中，每個校正方法各有優缺點，因此，以上討論的配對物件將會幫助使用者在辨識配對點和虛擬破碎骨頭復位的過程中減少手術時間。組裝和驗證 3D 列印之破碎骨頭的研究為確保在電腦建模中的 3D 骨頭幾何模型與實際上 3D 列印出來的模型一樣，網格的完整性在轉換 3D 模型至可列印之檔案是很重要的，辨識和移除重疊網的演算法，可以用來增進 3D 骨頭模型，在每一個模型中，擁有最大均方根誤

差亦為百分誤差之面編號是需要被計算的，結果顯示 3D 列印出來之骨頭可以簡單的組裝而且在破裂面上只有細微的裂縫，而這些裂縫是在可接受的誤差中。除了評估 3D 列印出來之骨頭，也針對骨頭的型態做探討，目前針對正常骨頭型態的參數已經可以被計算出來，其結果被儲存在資料庫中供後續作為虛擬骨頭復位過程的參考資料，在未來將會針對骨頭復位方面做演算法的改進，並且持續增進辨識與移除網格瑕疵功能，以增進骨頭型態的自動化計算，衍生之計畫為藉由通過 3D 列印與自動骨裂復位技術，增進術前規劃系統，這項研究可避免在過程中使用錯誤嘗試法並準確地復位骨頭，減少手術時間與減少輻射吸收。