影像定義的問題，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

光與電：影像在視覺藝術中的角色與實踐(1880-2001)

為了解決影像定義的問題，作者王雅倫 這樣論述：

一八八Ο年是視覺藝術史上一個重要的轉捩點、新興攝影影像因第一次科技的進步（工業革命後），開始展現它快速「複製」的性格，並開始介入了大眾的生活，使得視覺藝術的歷史交錯而複雜，也使得影像作品的地位在批評的論證上有了基礎。二ΟΟ一年，面對一個的新世紀的開始，當我們從依賴「光」來看世界，變成「靈光消逝」的「電」的世界時，如何開啟一個新的影像定義，並面對一個新限制的發現，將是下個世紀的一個主要課題。本書的論述架構，主要分為三大部分：（一）攝影前其與視覺藝術間的關係（二）當代攝影理論與新媒體（三）攝影新世紀的斯考與實踐。並同時省思臺灣近代再受到資訊快速傳播的影響下，未來設計教育中的角色；以及面對各種文

本互相滲入的網際空間、跨領域與跨文本的討論，對影像的應用及詮釋。

影像定義進入發燒排行的影片

基於CNN多任務學習模型偵測侵襲性乳癌合併廣泛性乳管內原位癌

為了解決影像定義的問題，作者高毓崴 這樣論述：

研究背景 侵襲性乳癌合併廣泛性乳管內原位癌(Extensive Intraductal Component, EIC)會提高接受乳房保留手術後的病患腫瘤復發的風險，然而目前為止，傳統的醫學影像檢查無法準確判斷侵襲性乳癌的病患是否有合併EIC。研究目的 本研究針對侵襲性乳癌之病患，提出基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)結合多任務學習的模型架構，利用乳房攝影影像診斷是否合併EIC以及其相關特徵。研究材料與方法 本研究使用了來自台灣南部某醫學中心體系的2724張乳房攝影影像進行模型訓練，其中包含來自1264名病患的1286個單側

乳房，這些影像根據乳房被隨機分成訓練集(886名病患/901個乳房/1916張影像)、驗證集(188名病患/192個乳房/406 張影像)和測試集(190名病患/193個乳房/402張影像)。多任務網路模型由一個輸入層、一個骨幹網路以及兩個或以上的輸出層所組成，此模型的輸入層為乳房攝影影像，以基於CNN方法的EfficientNet-B0架構作為骨幹網路提取影像中的特徵，輸出層偵測EIC以及其相關特徵，相關特徵包含異常發現(鈣化、腫塊、腫塊合併鈣化、不對稱或結構扭曲)以及免疫組織化學染色法檢測。此外本研究提出兩種偵測方法，一種是直接偵測影像，定義為image level；另一種則是偵測同一個乳

房的影像，診斷這個乳房是否合併EIC，定義為breast level。模型表現結果使用ROC曲線評估，並透過Delong test比較單任務學習和多任務學習的AUC。結果 研究結果顯示，大部分多任務模型的預測能力都優於單任務模型，並且在breast level的預測結果高於image level，其中表現最好的模型，在測試集以breast level方法的EIC辨識結果AUC達0.772、最大準確率達77.8%。結論 本研究開發了一個CNN結合多任務學習的模型架構，用於偵測侵入性乳癌的乳房攝影影像中EIC及其相關特徵，此架構可以提高兩者的診斷準確性。