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以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發

為了解決microsoft帳戶無法登入的問題，作者何佳蓉 這樣論述：

帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供

使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證

。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0

)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮

學生學業測驗成績與外在因素的資訊系統建構-以國小為例

為了解決microsoft帳戶無法登入的問題，作者李雅雲 這樣論述：

摘 要 學生在學校的學習成績，大都是紙筆登錄，而紙筆登錄對老師來說，看到的不過只是一些數字；對家長而言，也只能看到每次發回試卷上面的單筆成績，因此除非家長將歷次成績做成紀錄，否則是無法透過這些單筆成績，對學生的整體成績與學習，進行比較與了解。為了有效管理班級學生成績，方便老師了解學生的學習效果及了解學生的擅長科目，以便作為進行補救教學或加深學習深度的參考依據。本研究利用雲端技術結合資料庫，設計出一套適合國小教師運用的成績管理系統，讓學生每次的成績，能立即完成相關資料的登錄；而儲存的資料，日後亦能透過資料庫，依照學生、科目或測驗類別等不同面向供做查詢、分析與統計使用；此外透過互動式網頁的設計

，教師可以更快速的輸入、更新及查詢該班學生的成績，以供調整教學策略的依據或進行補救教學；家長也可利用載具，隨時隨地瀏覽自己小孩在校的課業表現情況；學校教務組能迅速又正確地統計該班小朋友的成績資料，方便記錄及編列出全校學生的成績，提升行政工作效率。另外還可運用現有的資料，透過資料庫系統進行比對分析，以所獲得的資訊，探討孩子的學業成績表現與外在因素間的關聯性，作為親師生間溝通的參考。