Spiculated 醫學 中文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

基於分數階影像強化之卷積神經網路腫瘤快篩輔助系統:以Breast X-ray醫學影像為例

為了解決Spiculated 醫學 中文的問題，作者張軒豪 這樣論述：

本論文旨在設計一套乳房腫瘤X-ray影像快篩輔助辨識系統，因醫療輔具與醫學影像儲傳系統的相繼發展，衛教的普及使民眾有了更高的自我健檢意識因應腫瘤所帶來的問題，隨之便是醫學影像的診斷輔助逐漸增多。有鑑於此，本論文利用二維分數階卷積(2D Fractional-Order Convolution) 強化演算法與CNN(Convolutional Neural Network)影像辨識架構串接，並使用工控系統介面設計軟體將兩者整合出自動與手動之操作介面，藉此協助醫師在臨床診斷乳房腫瘤X-ray影像時能夠加速判讀時程。系統在讀取輸入影像後，針對腫瘤好發位置依序擷取下來當作欲辨識之ROI(Region

of Interest)影像，並透過分數階影像強化演算法，將原本可能被脂肪腺體等締結組織包覆的腫瘤給顯現出來，其中良、惡性腫瘤的外輪廓形狀或灰階值會有別於其他組織，經過分數階高頻增強低頻保留之特性處理後便可分辨出其差異性，接著將已強化之影像輸入CNN分類器中進行辨識，其辨識效能在經過評估指標驗證後也顯示該模型具有相當可靠的實用性。本論文以數位影像處理的角度作為出發點，藉由乳房各組織之間灰階值的差異透過二維分數階加以強化並結合CNN在影像辨識上的優勢，從而輔助醫師能夠縮短判斷病灶種類並進行下一個生物切片之檢查流程。

利用「互訊息」搭配「圓形階層楔型假體」來評估不同數位乳房攝影系統表現之可行性

為了解決Spiculated 醫學 中文的問題，作者楊雅琪 這樣論述：

目的:互訊息(MI)理論已被證實可以用來評估一般數位 X光攝影系統的表現，因此本研究的目的是利用「圓形階層楔型假體」搭配「互訊息(MI)」理論來評估不同乳房攝影系統的優劣，了解影像品質與低劑量攝影條件之間的關係，與照野中不同方向的影像品質。有助於在臨床上運用在乳房組織切片對於病灶邊緣的界定。材料與方法:圓形階層楔型假體(厚度包括：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8mm)，分別於A乳房攝影系統與B乳房攝影系統兩台機器進行攝影，利用23kV和28kV及9種不同mAs的條件進行照射，取得36組影像進行分析，每組影像照10次，再利用程式分析圈選ROI並計算MI值、訊雜比及對比度。結果與討論

:本研究的結果發現，透過圓形階層楔型假體可以評估照野內不同方向的影像品質差異，而且陰極處有較高的MI值，意味著比陽極處有較佳的影像品質，此結果的發現與足跟效應(Heel Effect)相符合。 本研究也發現，在兩台乳房攝影系統的比較中，MI值、訊雜比、及對比度皆會隨著kV和mAs的上升而增加。在MI值的比較中，當MI值上升到達定值時，代表著此照射參數所獲得的影像，已經可以將不同階層完全區分開。此外， A乳房攝影系統的MI值大於B乳房攝影系統，代表著A乳房攝影系統整體上有較佳的系統表現。在訊雜比的比較中，可明顯看出A乳房攝影系統的訊雜比大於B乳房攝影系同系統，也代表著A乳房攝影系統影像上的表

現有較少的雜訊。在對比度的比較中，當Contrast上升到達定值時，應該代表著此照射參數以上的影像的光度變化量不大。 A乳房攝影系統的對比度大於B乳房攝影系統，代表著A乳房攝影系統整體上光度變化量較大，對比度差異較明顯。結論: 利用「圓形階層楔型假體」搭配「互訊息(MI)」所計算出的MI值、SNR、contrast的大小可以簡單判斷不同乳房攝影系統之間影像品質的好壞，以及照野中各方向的影像品質的差異。此結果將有助於可用於改善臨床擺位位置不佳所造成較差的影像品質與使用適合的攝影條件可以達到最佳的影像品質。有助於在臨床上運用在乳房組織切片對於鈣化點或病灶邊緣的界定。