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元智大學 資訊管理學系 詹前隆所指導 孟瓏承的 基於生成對抗網路之腦腫瘤影像分類深度學習模型 （2021），提出viton中文關鍵因素是什麼，來自於智慧醫療、輔助診斷、影像辨識、深度學習、大數據分析。

而第二篇論文國立臺灣大學 臨床醫學研究所 謝松蒼、趙啟超所指導 薛頌儒的 肌萎縮性側索硬化症的臨床與影像表現 （2020），提出因為有 肌萎縮性側索硬化症、核磁共振影像、擴散張量影像、像素形態測量學、賓夕法尼亞上運動神經元分數的重點而找出了 viton中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了viton中文，大家也想知道這些：

基於生成對抗網路之腦腫瘤影像分類深度學習模型

為了解決viton中文的問題，作者孟瓏承 這樣論述：

近年來智慧醫療(Wise Information Technology of Med, WITMED)成為全球醫療發展趨勢，其中最重要的是醫學影像判讀，能夠使用醫療影像進行分析與預測，藉由相關的大數據分析，包含電腦斷層影像(computed tomography, CT)、心電圖(Electrocardiography, EGG)、醫學超音波(Medical ultrasound)、磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)等，來分類病患是否確診，達到醫療輔助診斷之效果，有效的降低誤診發生率與死亡率。本研究針對醫療影像的分類提出一個基於深度學習之方法，使用腦

腫瘤MRI成像加以分析，藉由深度學習及大數據分析技術，使用生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)解決醫療數據缺乏之問題，並透過卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)、視覺轉換器(vision transformer, ViT)等多種網路模型進行醫療影像分類研究，輔助醫生進行診斷，提供醫師建議，降低誤判風險，進而達到精準醫療願景。本研究實驗結果表明，使用生成對抗網路模型能夠有效改善數據缺乏問題，並且用於醫療影像分類之深度學習模型能有效的分類腦部腫瘤疾病。

肌萎縮性側索硬化症的臨床與影像表現

為了解決viton中文的問題，作者薛頌儒 這樣論述：

肌萎縮性側索硬化症是一種罕見的神經退化性疾病。其容易導致患者出現全身性的無力與萎縮，進而導致行動、呼吸與吞嚥功能的喪失。其特色為在患者的神經學表現中，會同時出現上下運動神經元的病變。目前對此一疾病的治療以藥物治療為主，但雖已有數種藥物上市，其效果均有限，尚無根治性的辦法。近年來發現，此疾病的初期表現可能與中樞神經系統的神經元退化有關，此特性亦被作為疾病的診斷與評估方法之一。本研究之目的即是希望藉由對患者上運動神經元病變之評估，配合核磁共振造影對腦部灰質與白質的評估，以了解此疾病患者之上運動神經元症狀之臨床生理與解剖基礎。我們發現此疾病患者上運動神經元臨床症狀之產生，在經過年齡與疾病時程校正後

，與大腦白質的皮質脊髓束及皮質紋狀體束的結構完整性有統計上之顯著關係，而與灰質結構關係較少。我們亦發現患者的呼吸功能缺損可能與皮質紋狀體束及皮質視丘束的結構完整性有統計上之顯著關係。此研究顯示對於此疾病的治療，亦須考慮對白質結構的修復與保護。不過受限於受試者數量與研究方法，此一結論尚待更大型的研究進行驗證。

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