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國立中央大學 生醫科學與工程學系 林澂所指導 宋怡萱的 開發具深度學習應用於自動追蹤耳膜功能之數位耳鏡於中耳炎輔助系統 （2018），提出mastoiditis中文關鍵因素是什麼，來自於中耳炎、耳膜、耳鏡。

而第二篇論文臺北醫學大學 臨床醫學研究所 邱文達所指導 陳錦國的 使用超音波偵測乳突積液之可行性研究 （2012），提出因為有 超音波、乳突積液、中耳炎的重點而找出了 mastoiditis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mastoiditis中文，大家也想知道這些：

開發具深度學習應用於自動追蹤耳膜功能之數位耳鏡於中耳炎輔助系統

為了解決mastoiditis中文的問題，作者宋怡萱 這樣論述：

中耳炎是一種在兒童裡普遍存在的疾病，通常是感冒引起的併發症。根據流行病學研究統計，高達80%的兒童在5歲之前患有中耳炎，其中有46%得過三次以上的急性中耳炎，所以在中耳炎的診斷上就非常具有挑戰性。然而，父母容易把中耳炎症狀與普通感冒相互混淆，沒有及時做好處理，而耽誤治療的黃金時間。如果這時家中具有耳鏡輔助診斷系統的設備就可以及時觀察出耳膜是否有異狀，及時去做治療。本研究提出了一種半自動耳膜追蹤演算法系統，結合經認證過的數位耳鏡應用於居家照護的環境中，並考量到非專業用戶使用者並沒有相關的醫學背景和缺乏解剖學相關知識，藉由使用者引導介面這套系統可以引導使用者拍攝出完整耳膜。我們描繪出耳膜輪廓示意

圖讓使用者依據畫面上的示意圖得知耳膜的形狀，增加箭頭引導標誌讓使用者根據箭頭指向的方向去做移動，最後再根據耳膜面積占總畫面的面積大小，達到一定比例時，就可以捕獲出完整的耳膜。我們的結果表明，半自動耳膜追蹤演算法可以抓出耳膜影像具有90.43%準確度。其中，正常耳膜影像抓出耳膜影像的準確度為95.66%，而非正常影像包括急性中耳炎(AOM) 抓到耳膜影像的準確度也有84.92%，而慢性中耳炎(COM)和積液性中耳炎(OME) 抓到耳膜影像的準確度也都分別有87.88%和84.11%。在後端影像辨識分析上，我們也增加深度學習的概念使用FCN-AlexNet和FCN-Vgg16兩種語義分割模組，去優

化耳膜影像切割技術，讓電腦自動學習得到最佳的耳膜影像，以便於特徵提取對耳膜進行自動分類。將智慧耳鏡結合手機APP設計一個耳膜拍攝引導介面，目的是為了讓使用者能夠有效率地去操作耳鏡以達成拍攝高品質耳膜影像，可以幫助使用者在家中利用隨身的裝置即可操作本商品去做及時檢測和連續監測耳朵內部是否有異狀產生。增加機器學習的概念有效地讓電腦自動去學習，診斷出耳膜疾病，幫助醫生給予適當的治療並減少復發性，避免造成兒童聽力受損和語言發展遲緩等問題。

使用超音波偵測乳突積液之可行性研究

為了解決mastoiditis中文的問題，作者陳錦國 這樣論述：

中耳炎是孩童耳鼻喉科最常見的疾病，中耳炎常併發中耳積液與乳突積液。臨床上對於中耳積液常使用門診觀察與追蹤聽力。大部份的中耳積液會消退，若是沒有消退則可能導致聽力受損等嚴重併發症，需儘早做耳膜切開或耳通氣管植入手術。乳突位於耳後皮膚下，乳突氣室為聯結中耳氣室的空腔，過去的研究指出乳突氣室為中耳腔的緩衝器，有氣體交換的功能，可調節中耳腔的負壓。乳突積液會減少乳突氣室內空氣腔的體積與表面積，進而影響固有的緩衝功能，乳突積液因此成為中耳積液是否消退的重要癒後指標。由於乳突腔位於顳骨內，目前偵測乳突積液的方法可透過X光、電腦斷層或核磁共振檢查。X光或核磁共振檢查因為特異性與可親性不高，臨床上最常使用為

高解析度顳骨電腦斷層。根據我們的前導研究，高解析度顳骨電腦斷層掃瞄對於耳部構造可以透過醫學影像軟體重建，耳模製作應用影像重建翻製的體積與灌模製作的體積透過線性回歸分析呈現高度正相關(4054 +/- 902 mm3 vs 4765+/- 984mm3，R=0.95)。對於電腦斷層掃瞄應用在乳突積液可以有定量分析的價值。然而電腦斷層掃瞄檢查需考慮輻射暴露量問題，無法當作常規使用，思考以非侵入性儀器檢查乳突積液，促使我們研究超音波檢查乳突積液的可行性。超音波被視為一種非侵襲性檢查，近年來，有學者研究超音波可從在外耳道灌水後，量測耳膜的回波的變化來檢查中耳積水，但這需要病患的外耳正常與保持安靜配合，

通常病患會感到不舒服，特別是小孩或幼童。本研究使用10個顳骨做體外實驗，以1 MHz的單陣元探頭用來量測乳突注入水前後的差異，模擬乳突積液與正常氣室空腔時的變化，結果顯示兩者有顯著差異，超音波訊號振輻注水前為0.24±0.09，注水後為0.15±0.03( P

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