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國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 張俊郎所指導 鄭友維的 應用深度學習於肺部疾病的輔助鑑別診斷之研究 (2021),提出t roc r二手關鍵因素是什麼,來自於卷積神經網路、支援向量機、肺部疾病、電腦輔助診斷、圖像分類。

而第二篇論文臺北醫學大學 公共衛生學系碩士班 葉志清所指導 余明臻的 建立台灣人群頭頸癌風險預測模型 (2021),提出因為有 頭頸癌、風險預測模型、性別差異、單核苷酸多形性、列線圖的重點而找出了 t roc r二手的解答。

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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t roc r二手的問題,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。

建立台灣人群頭頸癌風險預測模型

為了解決t roc r二手的問題,作者余明臻 這樣論述:

背景:目前有越來越多的流行病學證據說明可改變的生活方式因子對頭頸癌風險的影響,但很少有研究在建立頭頸癌風險預測模型或工具時,能按性別和腫瘤部位分別探討,或是將遺傳易感受性納入風險預測模型中。因此本研究的目的是建立不同性別的頭頸癌風險預測模型、分別建立男性頭頸癌中不同腫瘤部位(口腔、口咽、下咽)的風險預測模型及嘗試加入基因多形性以觀察口腔癌風險預測模型的改進程度。方法:本研究是病例對照研究設計,納入長庚紀念醫院2961例頭頸癌的病例組和台灣人體生物資料庫11462例的健康對照組;遺傳因素將挑選基於全基因組關聯研究中發現與頭頸癌顯著相關的單核苷酸多形性 (SNP)來代表。使用結構式問卷收集研究對

象可改變的和不可改變的危險因子,病例組臨床資料聯結自醫療紀錄。利用多變項羅吉斯回歸和列線圖(Nomogram)建立頭頸癌的風險預測模型,也利用自助抽樣法(bootstrapping)對預測模型進行內部驗證。結果:多變項羅吉斯回歸分析中顯示性別、年齡、教育程度、父親氏族、喝酒、抽菸、二手菸、嚼檳榔、喝茶、喝咖啡和身體質量指數是所有頭頸癌的預測因子;年齡、教育程度、喝酒、抽菸、二手菸、喝咖啡和身體質量指數是兩性共同的頭頸癌的預測因子;而父親氏族、嚼檳榔和喝茶是男性頭頸癌特有的危險因子。至於男性腫瘤部位分層的預測模式中,危險因子皆和頭頸癌相同,唯獨喝茶與口腔癌有關,喝咖啡與口腔癌和下咽癌有關。此外,

發現喝酒、抽菸和嚼檳榔三個因子在男性不同腫瘤部位的風險皆不相同;喝酒對下咽的風險最大[勝算比(odds ratio, OR)=14.32]、口咽次之(OR=9.67)、口腔最小(OR=2.98);抽菸對下咽的風險最大(OR=6.94)、口咽次之(OR=3.35)、口腔最小(OR=2.39);嚼檳榔對口腔的風險最大(OR=6.34)、下咽次之(OR=4.74)、口咽最小(OR=3.68)。以上所有預測模型的C-index在0.94~0.98之間皆顯示高準確度且利用校準圖也顯示有好的校準能力。此外,將多個顯著風險基因放入男性的口腔癌預測模型中與原模型相比略有邊緣顯著改進 (P value=0.05

7)。結論:本研究開發了多個頭頸癌風險預測模型;不同性別的頭頸癌危險因子會有差異,口腔、口咽、下咽的癌症雖然具有相同的危險因子但有強弱上的差異,且在男性口腔預測模型中加入遺傳因子後也可以稍微改善模型的預測能力。因此研究中的風險預測模型可以用於識別不同性別和不同腫瘤部位的高風險個體,進一步運用於健康促進計畫。