ONE vessel tracking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

Raspberry Pi和Ubuntu x86 PC系統之物件偵測

為了解決ONE vessel tracking的問題，作者費司博 這樣論述：

本研究目標為建立一個應用英特爾OpenVINO套件於物件偵測的基準環境，評估並比較樹莓派及桌面電腦的差別。第二個目標則為研究並實做目前較新且主流的影像分類、物件偵測演算法及其效能。人工智慧及神經網路已經廣泛的使用於物件偵測應用上。個人電腦擁有足夠效能進行分析，但電源消耗仍然較高且缺乏足夠的機動性。此外，目前(2022)面臨全球晶片短缺問題亦推升個人電腦的價格，使用邊緣裝置如Intel Neural Stick 2則可以較低的成本加速分析效率。本研究將針對ARM架構的單板電腦進行物件偵測的效能分析，並與x86的桌面個人電腦進行比較。

基於人工智能的 ECG 演算法用於預測及定位經血管造影證實的冠狀動脈疾病

為了解決ONE vessel tracking的問題，作者曾昱衡 這樣論述：

冠狀動脈疾病(coronary artery disease, CAD)是由供應心臟肌肉血液的血管 阻塞引起的一種心血管疾病(cardiovascular disease, CVD)。據世界衛生組織 (World Health Organization, WHO)統計，心血管疾病是全球排名第一的死因， 心血管疾病的主要死因之一就是冠狀動脈阻塞引起的急性心肌梗塞(acute myocardial infarction, AMI)。標準 12 導聯心電圖 (electrocardiography, ECG) 是最廣泛使用的心血管疾病檢 測方法之一，因為其便宜、非侵入性且快速，使其成為心臟內科初始

檢查的標準。 此後，醫生會根據這些數據對患者進行適當的治療或更深入的檢查。以冠狀動脈 疾病診斷為例，要診斷和定位冠狀動脈疾病，必須先通過 12 導聯心電圖檢查，再 通過冠狀動脈造影進行確認。冠狀動脈造影又稱心導管手術，是一種侵入性且具 有風險的檢測方式。其他造影方式，如核醫心肌灌注掃描、單光子電腦斷層掃描、 心臟核磁振造影以及冠狀動脈電腦斷層造影，則是需要專門的醫療儀器才能進行， 成本相對高昂，且有輻射暴露的風險。根據相關研究指出，受過專業訓練的醫師以上述造影方式檢測冠狀動脈疾病 的敏感性以及特異性大約落在 70~95%之間。因此可得知有部分非冠狀動脈疾病 患者需要承擔額外的侵入性檢查風險。而

且，在冠狀動脈造影時，由於缺乏阻塞 位置的資訊醫生必須檢查所有冠狀動脈才能確定阻塞位置，此過程將不可避免地 提升風險。為了解決以上的問題，我們提出了一種基於深度學習模型的基於人工智慧的 心電圖算法，用於預測和定位經血管造影證實的冠狀動脈疾病。我們還構建了一 個用於數據預處理的圖形化使用者界面 (graphical user interface, GUI) 工具。此工 具可以將病人的 ECG 報告轉換為一維時間序列形式或二維圖像形式。藉此醫院的 ECG 報告就可以轉化為人工智能計算的數據，並為醫院發展人工智能技術提供一 個重要的利器。