健保卡讀取測試網頁的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發

為了解決健保卡讀取測試網頁的問題，作者何佳蓉 這樣論述：

帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供

使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證

。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0

)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮

雲端醫療資訊輔助緊急救護系統開發

為了解決健保卡讀取測試網頁的問題，作者李昱志 這樣論述：

緊急救護任務經常面臨患者病情危急，需把握送醫救治的黃金時間，在實務上會有患者意識不清、或患者、傭人與家屬對患者健康狀況不清楚，不僅增加救護人員評估病情與詢問病史的時間，若遇上家屬與患者隱瞞或不自知罹患何種法定傳染疾病，對第一線救護人員與醫療人員是極大的風險。本研究針對目前逐步開放的雲端醫療資訊系統，建置初步處理與分析應用系統，讀取健保卡與健康存摺資訊，除了提供救護人員即時參考資訊，送達醫院後，更能與醫療院所端的醫護人員完整地交接患者過去病史、過敏史、用藥史等病情狀況，給予適當的處置，避免傳染病的感染，減少醫療處置與預防性投藥等多項醫療診治費用。系統以線上的健康存摺資訊，建置模擬雲端平台的伺服

器，透過身分識別讀取模組，取得健康存摺資訊，依消防實務所面臨到的各種情況，開發晶片卡讀取、網頁版身分證識別讀取與身分證識別語音輸入三種輸入模組，以利救護人員於現場依情境狀況作使用與查詢，並將近期與重大疾病資訊，以表列方式展示，使救護人員在第一時間獲得病患近期的重要醫療資訊，除了可於接觸患者前作好因應法定傳染疾病的防護裝備，可於短時間內掌握患者病情狀況、縮短詢問時間、增加救治患者的黃金時間，更能作為現場急救處置與後送醫院後與醫療人員互動聯繫的參考。