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國立嘉義大學 生物機電工程學系 洪敏勝所指導 吳宥澄的 影像辨識在循環腫瘤細胞計數之研究 （2019），提出ASUS VivoBook S14關鍵因素是什麼，來自於影像處理、OpenCV、機器學習、循環腫瘤細胞。

最後網站Asus VivoBook S14 (S433) Price (15 Nov 2021) Specification ...則補充：Asus VivoBook S14 (S433) best price is Rs. 73990 as on 15th November 2021. See full specifications, expert reviews, user ratings, and more.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ASUS VivoBook S14，大家也想知道這些：

ASUS VivoBook S14進入發燒排行的影片

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使用這台筆電大概已經有一個月了
真心覺得效能、外觀、儲存空間真的棒棒
光是使用Intel core i7處理器戀愛Iris Xe的顯示晶片
就知道這台真的可以算中高階款了～
深綠色機身也是市面上極為少見的優雅配色
剛拿到時發現輕的不得了攜帶有夠方便
重點是同時擁有ttpe-C 跟USB真的絕了
很難找到比這台CP值更高的輕薄筆電了啦🤩
推薦各位學生呀上班族等等都可以入手👍

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影像辨識在循環腫瘤細胞計數之研究

為了解決ASUS VivoBook S14的問題，作者吳宥澄 這樣論述：

為了達到監測血液中是否仍有循環腫瘤細胞(Circulating tumor cells, CTCs)之目標，本研究開發一CTCs檢測軟體，利用OpenCV及影像前處理，濾除多餘的背景雜訊，再透過霍夫找圓的方式標記循環腫瘤細胞。本研究探討三種不同介面取得之影像對於循環腫瘤細胞標記之影響，分別為：CCD攝影機影像、智慧型手機搭配顯微鏡40倍物鏡影像以及智慧型手機專用Handy高倍率鏡頭影像；藉由不同的影像拍攝方式，比較傳統顯微鏡的影像與手機影像的差異，以期能開發可攜帶的智慧型手機即時影像辨識技術。此外，本研究亦透過機器學習的辨識方式，比較自行開發之軟體與機器學習的辨識結果之查全率。在機器學習的

方面，總共有4076張循環腫瘤細胞的影像作為機器學習訓練模型使用，訓練模型的影像包含明視野影像以及螢光影像。在CCD攝影機影像辨識上，機器學習查全率有不錯的結果，測試不同強光及溶液該查全率皆有90%以上，在混合樣本4076張影像的模組，除蔗糖強光影像其查全率螢光約82%，明視野76%，但其餘查全率也都保持90%以上，而自行開發軟體在蔗糖強光樣本中明視野影像的查全率82%最低，其餘則在90%以上；但以精確率的結果則是自行開發軟體的成效較佳，除了PBS溶液中光樣本精確率較低71%，其餘可保持有90%以上的精確率，而機器學習整體精確率只有約80%左右；總結來說，機器學習在不放過任何一顆循環腫瘤細胞上

表現較優，但自行開發軟體則可以更明確標定出循環腫瘤細胞，並協助醫學影像在循環腫瘤細胞方面的偵測；而使用手機拍攝影像檢測循環腫瘤細胞由於效果不佳，目前仍以顯微鏡所拍攝影像觀察結果最為準確。

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