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另外網站急性會厭炎的臨床處理也說明：在加護病房照顧了3位急性會厭炎(acute epiglottitis) 的病人，針對其臨床症狀、診斷. 及治療方式提出說明，並分享案例報告，因. 醫師快速且正確診斷及評估 ...

馬偕醫學院 聽力暨語言治療學系碩士班 謝麗君所指導 施惠薰的 鼻咽惡性腫瘤族群接受放射線治療後長期吞嚥障礙相關問題之探討 （2021），提出epiglottis中文關鍵因素是什麼，來自於吞嚥障礙、放射線治療、長期影響、鼻咽癌、纖維內視鏡吞嚥檢查。

而第二篇論文臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 康峻宏、謝邦昌所指導 林暘策的 利用卷積神經網路輔助影像診斷- 急性會厭炎Ｘ光之急診應用 （2020），提出因為有 急性會厭炎、卷積神經網路、人工智慧、早期診斷、頸部X光、醫學影像、轉移式學習、急診醫學、急診室、誤診的重點而找出了 epiglottis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epiglottis中文，大家也想知道這些：

鼻咽惡性腫瘤族群接受放射線治療後長期吞嚥障礙相關問題之探討

為了解決epiglottis中文的問題，作者施惠薰 這樣論述：

研究目的: 使用嗆入吸入量表(PAS)、咽部殘留量評分量表(YPR-SRS)去探討不同質地的食物對接受長期放射線治療後的鼻咽惡性腫瘤患者在吞嚥上的表現及相關性，另外也進行不同變項(疾病嚴重度分期、EAT-10、電療後時間、實際年齡、口乾程度、FOIS)及整體咽部殘留量之間的關聯性。研究方法:透過對31位接受放射線治療後長期存活的鼻咽惡性腫瘤患者，以纖維內視鏡吞嚥檢查(FEES)及嗆入吸入量表、咽部殘留量評分量表對IDDSI第零級、第一級、第三級、第七級食物質地進行評估，並使用台灣版口乾量表及台灣版FOIS分別了解口乾及由口進食表現。研究結果: (1)使用IDDSI第一級食物質地相較於IDDS

I第零級、第三級更能同時了解嗆入吸入及咽部殘留量情形。(2)嗆入吸入量表與咽部殘留量評分量表有中度相關性，食物質地越稀薄(IDDSI第零級、IDDSI第一級)吸入嗆入時，在梨狀窩殘留量會越多，食物質地越濃稠(IDDSI第三級)吸入嗆入時，在會厭奚殘留量會越多。(3)電療後時長會影響整體咽部殘留量，而疾病嚴重度分期、實際年齡與整體咽部殘留量無關。(4)EAT-10、口乾程度與嗆入吸入及整體咽部殘留量有中低度相關，FOIS與嗆入吸入及整體咽部殘留量有中低度負相關；電療後時間與整體咽部殘留量有中低度相關。研究結論及臨床應用:接受放射線治療五年以上的鼻咽惡性腫瘤族群有顯著嗆入吸入及咽部殘留風險，臨床上

建議可優先使用IDDSI第一級食物進行評估，以纖維內視鏡吞嚥檢查搭配嗆入吸入量表、咽部殘留量評分量表為吞嚥評估中不可或缺的部分，自評量表EAT-10、口乾量表或FOIS也可反應長期電療影響的鼻咽癌患者吞嚥情形，電療後時間長短會影響吞嚥表現，因此需及早給予預防性的復健運動且持續關心並追蹤此族群的吞嚥狀況。

利用卷積神經網路輔助影像診斷- 急性會厭炎Ｘ光之急診應用

為了解決epiglottis中文的問題，作者林暘策 這樣論述：

急性會厭炎是一種隨時危及生命的疾病，臨床上若懷疑病人罹患急性會厭炎時，就必須積極治療並密切觀察呼吸道是否阻塞，若延誤診斷則會造成死亡等嚴重後果；而在急診室，最常使用的非侵入性影像工具就是由頸部Ｘ光影像(neck-lateral-radiograph)來判讀會厭附近構造是否腫脹。目前已有許多研究使用預先訓練完成的卷積神經網路(CNN pretrained model) 作轉移式學習(transfer learning)，並應用在醫療影像上的經驗，因此本研究想透過卷積神經網路轉移式學習，提出一個影像診斷模型來協助判讀頸部Ｘ光：可以達到快速診斷的目的，提供一種客觀的診斷標準。本研究蒐集病例源自台灣

北部兩家醫療院所，實驗組來自於病例回顧，年齡大於18歲之成年人，由急診入院且出院診斷為急性會厭炎，就診期間經內視鏡( fiberoptic laryngoscopy)確診為會厭炎。對照組來自於年齡大於18歲之成年人之門診頸部Ｘ光，Ｘ光正式報告判讀無急性會厭炎，且病例紀錄沒有急性會厭炎之臨床症狀，將這些蒐集到的影像，輸入不同的卷積神經網路作轉移式學習，最後將資料集進行交叉驗證(5-fold-cross-validation)，得到最後模型對測試資料集之預測成果。實驗組：蒐集急性會厭炎之病人頸部Ｘ光影像共251位，男性佔62.2%，女性佔37.8%，病人平均年齡為46.2±14.4；而對照組之病人

頸部Ｘ光影像共938位，男性佔63%，女性佔37%，病人平均年齡為46±15；本研究最後選用InceptionV3作為卷積神經網路模型，並經過交叉驗證後得到的表現：準確度為0.920，F-score為0.918，AUC為0.965。本研究得到的結果顯示，以卷積神經網路作為模型對於急性會厭炎的Ｘ光具有良好的診斷能力。透過卷積神經網路來提升Ｘ光對於急性會厭炎之診斷能力，提供了一項新的非侵入性，準確，且快速的診斷工具；將此輔助診斷模型導入急診醫師的影像診斷流程中，在未來可以急診室系統上，輔助臨床醫師，幫助影像診斷致命的急症，降低診斷錯誤並且加速診斷流程。

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