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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決txt檔下載的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

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論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心

為了解決txt檔下載的問題，作者羅濟軒 這樣論述：

隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起，改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係，體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整，及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又，若系統出錯，系統製造商是否需負責，究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任？當未來出現高自主醫療AI，醫療機構、製造商又應如何分配責任？本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任？主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另，將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件

疑義，探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議；又，輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告，勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時，本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色，醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性，需考量系統製造商相較醫療機構、醫師，較有能力與機會控制系統風險，尤其針對未來應用之高自主醫療AI，製造商自須負起主要之賠償責任，醫療機構仍須負起使用人責任。然而，未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險，需考量建立與加強包含醫

療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金，並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何，皆以消費者，甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。

網路封包大剖析：HTTP介面自動化測試原理

為了解決txt檔下載的問題，作者肖佳 這樣論述：

用Fiddler、Wireshark、JMeter、Selenium玩轉網路封包 自動化、測試、秒殺、搶票最佳實戰 　　本書不僅全面介紹如何使用Fiddler 進行HTTP 封包截取，還提供豐富的應用場景實戰範例。除了介紹HTTP 封包截取及其應用，還介紹許多Web應用方面的相關知識。全書內容深入淺出、圖文並茂，閱讀起來非常輕鬆。對HTTP 封包截取技術的知識系統重新進行了梳理，加入了作者在工作中新的實踐、新的歸納。 　　全書分為30章，每章的內容都搭配實例和大量的圖片，方便讀者參考並動手實踐。讀者可以很快學完一章，每學一章都會有成就感。 　　第1～11章中補充了一些HTTP的知識，

包括如何使用Fiddler來抓HTTP封包、如何分析HTTP封包。 　　第12～22章則介紹如何透過JMeter、Postman和Python+requests來發送HTTP封包，以實現軟體自動化測試和介面的自動化測試。 　　第23～26章中，透過列舉很多有意思的案例，介紹如何使用封包截取工具來實現安全測試和性能測試。 　　最後的第27～30章，則運用本書所說明的內容，實現幾個日常生活中應用比較廣泛的綜合實例。 本書特色 　　◎實例豐富：作者多年介面測試的經驗總結，幫助解決實際工作中的難題。 　　◎圖文並茂：讀者閱讀無障礙，容易上手。  

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txt檔下載的問題，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