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breast cyst中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦許永祥寫的 病理臨床整合圖譜 和施庭芳的 磁振造影於脊椎病變的應用都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Breast Lumps Removal – Purpose & Recovery - Mount ...也說明：Breast lumps removal, is a form of surgery performed on the breast to remove a lump or lumps that may be cancerous. Find out more about the procedure.
這兩本書分別來自金名 和金名所出版 。
國防醫學院 醫學科學研究所 余慕賢、張正昌所指導 蘇國銘的 透過基於基因本體之整合性分析識別卵巢上皮性腫瘤發病機轉的失調基因功能體 （2021），提出breast cyst中文關鍵因素是什麼，來自於漿液性上皮性卵巢癌、卵巢清亮細胞癌、邊緣性卵巢腫瘤、基因本體、機器學習、整合性分析、補體系統、SRC基因、芳烴受體結合路徑、上皮細胞間質轉化。
而第二篇論文國立陽明交通大學 光電工程研究所 孫家偉所指導 蕭天語的 智慧瓊斯矩陣光學同調斷層掃描術之開發與應用 （2021），提出因為有 瓊斯矩陣光學同調斷層掃描術、穆勒矩陣、深度學習、牙結石、淋巴瘤、膠質瘤、神經纖維的重點而找出了 breast cyst中文的解答。
最後網站Benign Breast Conditions則補充：You or your doctor might be able to feel a lump or see nipple discharge, or your mammogram might pick up something that requires further ...
病理臨床整合圖譜
為了解決breast cyst中文 的問題，作者許永祥 這樣論述：
本書最大的特色為作者完全以近30 年來在花蓮慈濟醫院病理科經驗整理而成，每一種疾病均以實際案例來說明，全書使用近170 個案例，連結臨床器官巨觀病變（gross pathology）與組織細胞的微觀病理（microscopic pathology），以簡明的文字搭配精挑細選的代表照片，連結「病理特徵」與「臨床病理」，使讀者能以最短的時間理解深奧的病理及其臨床意義。
透過基於基因本體之整合性分析識別卵巢上皮性腫瘤發病機轉的失調基因功能體
為了解決breast cyst中文 的問題，作者蘇國銘 這樣論述：
上皮性卵巢癌（EOCs）在晚期或復發的婦科惡性腫瘤中常是致命的和頑固的，其中漿液性佔絕大多數而卵巢清亮細胞癌（OCCC）是僅次於漿液性上皮性卵巢癌的第二常見的上皮性卵巢癌。即便經過腫瘤減積手術後加上化學藥物治療後仍有不少的患者有著較差的預後或是復發，故整體而言，對於卵巢癌的治療仍是一個相當大的挑戰。此外，邊緣性卵巢腫瘤(BOT)，包括漿液性 BOT與黏液性BOT，是屬於介於良性與惡性之間的卵巢疾病，雖然大部分的預後不差但是也有與卵巢癌不同的組織病理學特性。本研究使用以基因本體(GO)為基礎加上機器學習輔助運算的綜合分析去探討卵巢清亮細胞癌以及漿液性卵巢腫瘤包含漿液性邊緣性卵巢腫瘤與漿液性卵巢
癌的GEO資料庫中失調的基因體、功能途徑，藉以去識別重要的差異表達基因(DEG)。首先在卵巢清亮細胞癌的整合性分析中，發現無論是早期抑或是晚期，與免疫功能相關尤其是活化補體系統的替代途徑的功能失調在腫瘤發生佔有相當重要的關聯性，而補體C3與補體C5也影響了疾病無惡化存活期(Progression-free survival, PFS)和整體存活率(Overall survival, OS)且免疫染色結果是有意義的。而在漿液性卵巢腫瘤的分析中發現，SRC基因和功能失調的芳烴受體(AHR)結合路徑(Binding pathway)確實影響PFS和OS，而且與上皮細胞間質轉化(Epithelial-
mesenchymal transition, EMT)相關的鋅指蛋白SNAI2在腫瘤發生過程中有重要角色，並顯示出從漿液性 BOT 到卵巢癌有著逐漸上升的影響趨勢。未來，標靶治療可以專注於這些有意義的生物標誌並結合精確監測，以提高治療效果和患者存活率。
磁振造影於脊椎病變的應用
為了解決breast cyst中文 的問題，作者施庭芳 這樣論述：
每一章節內分成兩種格式，前半段為綜論，強調疾病與影像表現的基本原則。後半段則以病例討論的模式，列舉典型的、重要的、特殊的，甚至易被誤診的病例加以討論。所以我在書寫本書之際，目的並非將醫學中文化，而是將醫療知識結合本地的疾病表現，把我過去十年的經驗及知識累積、整理而呈現出來。 施庭芳 國立台灣大學醫學院副教授?台大醫院影像醫學部骨骼肌肉診斷科主任
智慧瓊斯矩陣光學同調斷層掃描術之開發與應用
為了解決breast cyst中文 的問題，作者蕭天語 這樣論述：
中文摘要 ...................................................................... iAbstract ...................................................................... iiAcknowledgement ............................................................... iiiTable of Contents ....................................
......................... ivList of Figures ............................................................... viiList of Tables ................................................................ xList of Abbreviations ......................................................... xi1. Introduction ......
......................................................... 1 1.1 Brief Review of Optical Coherence Tomography (OCT) ...................... 1 1.2 Jones Matrix Optical Coherence Tomography (JM-OCT) ...................... 5 1.2.1 Hardware Designs of Jones Matrix Measurement ......................
.. 5 1.2.2 Algorithms for Jones Matrix Analysis ................................ 7 1.2.3 Fields of Application ............................................... 10 1.3 Deep Learning ........................................................... 11 1.4 Motivation ..................................
............................ 13 1.5 Objective ............................................................... 13 1.6 Organization of this Dissertation ....................................... 142. Principle .................................................................. 16 2.1 Image Formation
of OCT .................................................. 16 2.1.1 Imaging Principle and Selection of Interferometers .................. 16 2.1.2 Chromatic Dispersion Compensation ................................... 19 2.1.3 System and Image Attributes .........................................
20 2.2 Representation and Calculation of Polarization States ................... 21 2.2.1 Overview of Methodologies ........................................... 21 2.2.2 Jones Calculus ...................................................... 24 2.2.3 Mueller Calculus ...........................
......................... 25 2.3 Deep Learning ........................................................... 27 2.3.1 Artificial Neural Network ........................................... 27 2.3.2 Evaluation Metrics .................................................. 29 2.3.3 Model Visualization
Tools ........................................... 313. System Design .............................................................. 35 3.1 Minimalistic Fiber-Optic based JM-OCT ................................... 35 3.1.1 Hardware Setup ...................................................... 35
3.1.2 Software Programming for the Instrument ............................. 43 3.1.3 Optical Formalism ................................................... 46 3.2 Data Processing based on the TensorFlow Framework ....................... 51 3.2.1 Dispersion Compensation ........................
..................... 51 3.2.2 Diagonalization Method .............................................. 54 3.2.3 Concurrent Decomposition Method ..................................... 57 3.3 Training Scheme for Deep Learning ....................................... 62 3.3.1 OCT Data Preparation ..
.............................................. 62 3.3.2 Imaging Preprocessing ............................................... 63 3.3.3 Model Training ...................................................... 664. Clinical Applications ...................................................... 68 4.1
Subgingival Dental Calculus Identification .............................. 68 4.1.1 Model Design and Disease Activation Maps ............................ 70 4.1.2 Performance of Computer-Aided-Detection ............................. 72 4.1.3 Preliminary Result of Dental Calculus using Polarizat
ion Imaging .... 77 4.2 Brain Tumor Classification and Peritumoral Nerve Fiber Visualization .... 80 4.2.1 Classification based on Attention ResNet Model ...................... 81 4.2.2 Brain Tumor Grading based on Transfer Learning ...................... 87 4.2.3 Nerve Fiber Visualization at
Tumoral Boundary ....................... 895. Discussions ................................................................ 95 5.1 Instrument Performance .................................................. 95 5.2 Limitations of the Algorithm ............................................ 96 5.3 Int
egration of TensorFlow-based Frameworks .............................. 97 5.4 Clinical Applications ................................................... 996. Conclusions ................................................................ 101References ..................................................
.................. 104Appendix A Improvements of the Concurrent Decomposition Method ................ 121Appendix B Recruitment of the Brain Tumor Patients and the Data Preparation ... 126