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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

為了解決健保卡讀取測試的問題，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

醫用腕帶的設計與開發

為了解決健保卡讀取測試的問題，作者蘇宏益 這樣論述：

醫用腕帶是用來識別病患的工具，可以確保病患接受正確的治療。雖然目前大多的醫院都使用醫用腕帶識別病患，但是腕帶的錯誤仍就發生。這些錯誤有些來自於人為疏失，例如標籤貼紙貼錯、腕帶配戴錯誤。本研究的目的是開發出一款自動化醫用腕帶機，避免人為錯誤、減少醫護工作量、提高醫療品質。 研究方法分三個部分。第一部份是腕帶尺寸的訂定。首先徵集40位受測者，紀錄受測者的腕寬以及其舒適的腕帶長度，求得腕帶長度的方程式。其次請求專業腕帶配戴護理師為20位受測者配戴合適長度的腕帶。上述兩者腕帶長度無統計顯著性。第二部份是產品開發與設計，方法包括人因設計、機構設計及外觀設計等三項。第三部份是驗證與測試。方

法是徵集40位受測者自行操作醫用腕帶機，測試機器的功能性及使用者的操作性。 本研究結果顯示醫用腕帶的適合長度公式為4.63*腕寬－4.39（cm）。本醫用腕帶機的設計特色如下1）醫用腕帶機可以讓患者自主報到，自主操作。2）患者插入健保卡，醫用腕帶機自動讀取健保卡資訊、列識別資訊於貼紙上。3）滾筒機構將貼紙貼合於腕帶上。4）醫用腕帶機提示患者將手臂伸入腕帶機之腕道內。5）患者將手臂伸入腕帶機之腕道內。6）醫用腕帶機偵測手臂伸至定位。7）醫用腕帶機將腕帶調整至適合尺寸，並配戴於手腕。