2449 PTT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

國立中正大學 化學工程研究所 陳靜誼所指導 吳雅玉的 具靶向性高分子微胞裝載阿黴素及氧化石墨烯量子點於合併化學治療與光熱治療之研究 (2021),提出2449 PTT關鍵因素是什麼,來自於雙親性嵌段共聚高分子、藥物載體、氧化石墨烯量子點、化學療法、光熱治療、聯合療法。

而第二篇論文銘傳大學 電腦與通訊工程學系碩士班 江叔盈所指導 吳東燁的 整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統 (2021),提出因為有 非接觸式量測、心律、血壓、深度學習、呼吸頻率、額溫的重點而找出了 2449 PTT的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了2449 PTT,大家也想知道這些:

2449 PTT進入發燒排行的影片

修憲論壇in世新大學直播影片完整版 https://youtu.be/Imt6LV6OxUs

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具靶向性高分子微胞裝載阿黴素及氧化石墨烯量子點於合併化學治療與光熱治療之研究

為了解決2449 PTT的問題,作者吳雅玉 這樣論述:

在各種聯合治療中,奈米藥物載體結合化學療法(chemotherapy)和近紅外光(NIR)介導光熱療法(photothermal therapy, PTT)的組合,在對抗癌症方面極具潛力。為了發揮PTT與化療療效並簡化給藥的複雜性,必須同時向癌細胞遞送抗腫瘤藥物和光熱劑。本研究製備具靶向性高分子微胞裝載光熱劑及抗癌藥物。在高分子合成上,藉由開環聚合反應(ring-opening polymerization, ROP)和原子轉移自由基聚合(atom transfer radical polymerization, ATRP)以及click chemistry反應合成對特定癌細胞具有靶向特性的

共聚高分子folate-poly(2-(methacryloyloxy) ethyl phosphoryl-choline)-b-poly (ε-caprolactone) (FA-PMPC-b-PCL, FPC)。並利用改良酸氧化法製備出於近紅外光有強吸收且優異光熱特性的氧化石墨烯量子點(H-GO-QD)作為光熱劑,並以XRD、Raman、HR-TEM、AFM及XPS進行鑑定。於光熱治療實驗顯示同時包覆阿黴素(doxorubicin, DOX)及G3-RT的奈米微胞(FPC-GD1),於光照五分鐘能升溫約20°C表現出優異的光熱能力且具高光熱轉換率(27.89%)。在藥物釋放實驗,FPC-G

D1在808 nm雷射光照射下,熱能可達到PCL熔點使其軟化而加快微胞載體釋放藥物分子,可使藥物釋放率提升14%。在生物相容性及靶向特性實驗,以子宮頸癌細胞(HeLa cells)進行實驗,結果顯示空白微胞的細胞存活率皆維持在90 %以上,證明微胞載體具有良好的生物相容性,而於葉酸靶向性競爭實驗顯示無添加葉酸(free folic acid)的細胞存活率較有添加的低,從細胞毒殺效果的顯著性說明微胞具有靶向特性。由細胞毒性實驗得知未照光的細胞存活率達72%,而照光五分鐘和十分鐘之細胞存活率分別下降至53%和27%,證實此微胞具有光熱及化療之聯合治療效果。綜合結果顯示本研究設計具靶向性高分子微胞裝

載阿黴素及氧化石墨烯量子點於合併化學治療與光熱治療的應用極具潛力。

整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統

為了解決2449 PTT的問題,作者吳東燁 這樣論述:

本研究是使用彩色影像與熱感影像進行主動式非接觸生理資訊量測系統,量測人體心律、血壓、額溫與呼吸頻率。首先透過光達深度攝影機中RGB-D影像控制馬達之角度進行人臉位置追蹤,調整人臉位置於影像中心點。接著判斷人臉是否有佩戴口罩,如沒有配戴口罩,將使用Dlib演算法,反之如配戴口罩則使用OpenPose演算法,進行人臉關鍵點辨識,獲取感興趣區域ROI的位置資訊。在心律與血壓量測中,如無配戴口罩則使用臉頰與額頭為ROI,有配戴口罩則使用額頭與鼻樑為ROI。在獲取ROI影像光體積變化訊號(PPG),並以綠色平均(G)與綠減紅平均(G-R)兩種方法,並且探討兩種ROI大小與不同距離情況下進行心律計算

與利用深度學習預測血壓數值。在呼吸頻率與額溫量測上,將彩色影像藉由仿射變換將ROI位置與紅外線熱感式相機FLIR Lepton 3.5中的影像做匹配,來獲得熱感影像中正確ROI位置。在無配戴口罩使用熱感影像中鼻子與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。反之,在配戴口罩下,使用口罩與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。本研究結果,G-R方法優於G方法,增加ROI大小有助於誤差減少。量測心律以臉頰ROI位置最佳,其次為額頭,最後是鼻樑,量測出的心律平均誤差分別為1.3bpm、1.9bpm以及2bpm。在深度學習預測血壓中使用PPG訊號波形中的峰到峰間隔(PPI)、脈波傳遞時間(PTT

)、脈波速率(PWV)以及PPI計算出的心律(HR)四個特徵作為輸入端來預測血壓。同樣發現無配戴口罩時使用臉頰與額頭之ROI,之結果優於有配戴口罩使用額頭與鼻樑之ROI。無配戴口罩收縮與舒張平均誤差為1.0 mmHg和1.1 mmHg,有配戴口罩則為1.8 mmHg和1.4 mmHg。最後根據熱感影像中鼻子或口罩ROI,計算出的呼吸頻率與實際呼吸頻率均吻合。熱感影像額頭ROI量測額溫的結果,與紅外線額溫槍所量測出的實際值誤差皆保持在±0.5℃內。