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中國醫學婦產科中醫舌象及血液檢查中醫診斷血瘀證後的針灸和草藥治療比較

為了解決Nikon FA manual的問題，作者桑德拉·阿里亞加達·里奧斯 這樣論述：

題目：中國醫學婦產科中醫舌象及血液檢查中醫診斷血瘀證後的針灸和草藥治療比較學生：Sandra Arriagada Rios指導教授： 李育臣醫師共同指導教授：蘇珊玉醫師機構：中國醫藥大學國際針灸碩士學位學程背景：血瘀證是一種與血流緩慢運動密切相關的綜合症。這會導致微循環改變，導致內臟器官功能障礙。這種血流的微小變化被認為重要器官如肝臟、脾臟和腎臟等灌流變化，且間接地，這種微循環的改變也反映在子宮上。發炎機制可以影響內臟微系統的血管收縮張力，改變血管的結締組織、血管壁、生長因子和造血功能。血瘀證診斷和治療之間的精確關聯性有利於選擇合適的治療方法並提高育齡婦女婦科疾病的治療效果。透過舌診（照片）

、血液檢查與臨床表現的關聯來研究血瘀證。婦女診斷為肝、腎和子宮血瘀，接受中藥或針灸治療，最後評估其治療效果。方法：將女性患者被臨床醫生診斷為血瘀證者納入研究。納入標準為女性、年齡在 者20至40歲之間，且先前診斷為血瘀證。徵召受試者時，從臨床評估潛在受試者，採任意取樣分配到對照組、針灸和中藥(A和H)治療組。從這些患者獲得舌頭圖像和血液測試。這些圖像是在患者月經週期（黃體期）的第26天或第27天在中國醫藥大學附設醫院中醫診斷研究室拍攝的。舌象診斷使用Nikon dx 18-55mm設備和軟件評估醫學圖像，Paint 3D程式用於測量血瘀區域，以百萬像素進行量化，並估量影像和舌頭上血瘀的表現。患

者完成血瘀質相關的體質問卷和特定的婦科問題。這些程序重複兩次，即在治療開始前、患者經過三個月經週期後共兩次，研究結束時分析和比較這些數據。結果：治療組（A和H）平均年齡29.42歲，控制組平均年齡29.6歲。治療組(A和H) 中顯示血瘀的舌前區（中央和外側）的平均面積為40.42%。控制組中舌前區（中央和外側）顯示血瘀的平均面積為46.54%。治療組（A和H）中舌後區顯示血瘀的平均面積為34.44%。控制組舌後區出現血瘀的平均面積為31.00%。血瘀在前區（中央和外側）表示涉及的臟腑是脾和肝。診斷為血瘀在肝和脾。舌後區的血瘀表示所涉及的臟腑是腎，間接地是子宮。總結：使用舌象評估、血液檢查，以及

與血瘀相關的體質調查和10個婦科問題。結論：在所有四項評估中，顯示治療組(A和H)中的患者處於血瘀的中間階段。舌診診斷為肝血瘀和腎血瘀。腎血瘀證指示子宮內有血瘀。在月經週期的特定日期（第26天或第27天）進行的血液檢查結果允許觀察到游離膽固醇CHOL-total、HDL-c、LDL-c 值有趣的增加。這些結果可以直接和間接地將與黃體期、黃體和黃體素值相關的現象聯繫起來。對這些結果的解釋可將基本的中醫概念與從血液檢查獲得的證據聯繫起來。關鍵詞：血瘀，生育年齡，舌診，血液檢查，針灸，中藥。

以深度學習進行銅箔表面瑕疵分類系統的整合與開發

為了解決Nikon FA manual的問題，作者陳立耀 這樣論述：

銅箔是製作印刷電路板（Printed circuit board, PCB）的重要的材料，是一種陰質性電解材料，沉澱在電路板基底層上的一層薄薄的金屬箔。作為PCB的導電體，具備非常容易黏合在絕緣層上的特性，經過腐蝕後形成電路圖樣。在電子信息產業被視為電子產品信號與電力傳輸、溝通的神經網路。在許多產業中，自動化光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）的技術已經越來越普及，而在工廠的自動化產線，AOI設備檢測更是不可或缺。許多原本靠人力檢測的工作，已逐步被自動化設備取代，以達到避免人工疲勞而產生的錯誤，以及快速準確檢測的效果。AOI在傳統的處理方法上，需要花

費工程師大量的時間來開發演算法以及定義特徵。傳統的方式對於樣品的特徵很敏感，假如換了另一批樣品或是另一種製程，就必須重新定義新的特徵以及演算法。如果能以深度學習的方法代替傳統方法，將能省去這些大量被浪費的人力與時間。因此，本研究將銅箔作為研究對象，使用了深度學習的方法，利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）作為檢測後的分類系統。並且，設計了一套完善的使用者介面（User Interface, UI）來即時監控生產品質與顯示檢測到的瑕疵，使檢測的資訊能夠一目瞭然。最後，將兩邊系統整合，把人機介面的機台與瑕疵檢測的機台透過通訊協定來交流，達到系統整合

之效果。