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科幻模型製作指南

為了解決奧特曼模型的問題，作者（西）何塞•路易士•洛佩茲 這樣論述：

科幻的起源和人類一樣古老，可以追溯到我們的祖先首次仰望星空的時候。這種仰望也許會帶來恐懼，但也會激起人們無限的驚歎和想像。就在那一刻，人類進步的原動力——好奇心，開啟了一個歷時幾十萬年的緩慢進程，至今尚未達到頂點。它注定要把人類帶出已知的宇宙。在這個過程中，人類的想像力一直走在技術的前面，一直是技術進步的靈感源泉。 　　 自1938年以來，電視的巨大貢獻也不容忽視。特別是1938年2月11日，羅森姆（Rossum）的《環球機器人（R.U.R.）》作為第一部科幻電視節目播出，每集時長35分鐘。該類型的電視連續劇十分經典，成為電視螢幕前科幻愛好者的重要談資和珍貴回憶，如《電視遊俠》《軍需官實驗》《

飛俠哥頓》《月光假面》《迷離境界》《神秘博士》《雷鳥》《哥斯拉》《超空人》《迷失太空》《奧特曼》《太空：1999》《太空堡壘卡拉狄加》《星門SG-1》《螢火蟲》《蒼穹浩瀚》，還有吉恩·羅登貝瑞（Gene Rodden berry）的《星際迷航》系列。 第1章科幻系列簡介 第2章重力1.0 第3章21世紀今日科幻 3.1蝙蝠俠 3.1.1角色歷史 3.1.2有趣的事實 3.1.3黑暗三部曲蝙蝠車 3.2卡拉狄加 3.2.1對該系列，大家都這麼說! 3.2.2有趣的事實 3.2.3對手：賽隆侵略機 3.2.4對手：太空堡壘卡拉狄加 3.3星球大戰傳奇 3.3.1前傳三部曲

3.3.1.1有趣的事實 3.3.1.2奴隸一號 3.3.2原力覺醒 3.3.2.1有趣的事實 3.3.2.2X翼戰鬥機 3.3.3俠盜一號 3.3.3.1有趣的事實 3.3.3.2殲星艦 3.3.4星球大戰：最後的絕地武士 3.3.4.1有趣的事實 3.3.4.2凱洛·倫TIE“沉默者”戰鬥機 3.4獸人轟炸機 3.4.1戰錘世界 3.4.2關於《戰錘40K》的有趣事實 3.4.3獸人轟炸機 3.5沙漠追獵者Sdh.222F 3.5.1Ma.K 3.5.2有趣的事實 3.5.3HEXAMODELMa.K沙漠追獵者Sdh.222F　 3.6星際穿越 3.6.1有趣的事實 3.6.2徘徊者號 3

.6.3伊恩·亨特採訪 3.7技術資料表 3.8排名 3.9什麼是微縮模型？

奧特曼模型進入發燒排行的影片

利用深度學習加速磁振指紋造影之影像重建流程

為了解決奧特曼模型的問題，作者洪佳聖 這樣論述：

目的：基於回波平面成像（echo-planar imaging，EPI）的磁振指紋造影（magnetic resonance fingerprinting，MRF）為快速定量磁振造影波序，可以在五分鐘的掃描內，同時獲得全腦的T1和T2*鬆弛時間定量參數圖。然而MRF實際掃描後，需要和大量訊號模擬資料進行匹配，才能重建出定量參數影像，這導致額外的時間成本，阻礙其於臨床的應用。本研究將利用深度學習模型加速磁振指紋造影影像重建，使磁振指紋造影能夠符合臨床的造影效率要求，提升磁振指紋造影波序的臨床應用可行性及其價值。研究提出三階段的深度學習模型，首先去除MRF訊號雜訊，接著透過學習模擬字典進行參數圖

重建，最後輸出經過影像失真校正的參數圖、腦組織分割結果、以及合成磁振造影影像。材料與方法：利用MRF-EPI波序掃描取得MRF影像，並通過內積法進行模擬字典匹配重建出T1和T2*參數圖作為參考標準。我們用信噪比（signal-to-noise ratio）來評估模型去除雜訊前後的掃描信號差異。學生t檢驗（Student’s t-test）被用來檢驗訓練和測試數據集以及深度學習模型去除雜訊前後的信噪比差異。類內相關係數（intraclass correlation coefficient）用於測試字典匹配的標準參數圖和提出的模型預測參數圖之間的一致性。相關係數（correlation coeff

icient）與布蘭德－奧特曼差異圖（Bland-Altman analysis），用以比較標準和預測的結果。平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error）被用來比較標準與預測參數圖之間的差異；Dice分數用來評估模型在組織分割的表現；歸一化互相關（normalized cross-correlation）與梯度互相關（gradient correlation）來量測合成磁振造影在標準與預測間的相關性。結果：通過第一階段的降噪卷積神經網路模型去除雜訊號後，信噪比明顯增加，並具有統計顯著性。第二階段的特徵金字塔模型搭配第一階段去除雜訊後的訊號，能夠準確地重建出

T1與T2*定量參數圖。相較於單一模型所有切面，每個切面一個模型的表現在重建定量參數圖的整體表現較佳。在測試資料集的灰質、白質和病變位置，標準和模型預測的平均絕對百分比誤差分別在T1為3.1%、3.2%和1.9%，在T2*為2.6%、2.3%和2.8%；類內相關係數在測試資料集中三種組織內的T1與T2*分別大於0.99與0.95。在第三階段基於U型卷積網路架構的模型中，影像失真校正在測試資料集有效果，但沒有訓練資料集來得好。腦組織分割與合成影像在測試與訓練資料集都有不錯的結果。Dice分數在訓練與測試資料集中皆大於0.8，而歸一化互相關與梯度互相關都大於0.8。結論：本研究將MRF影像重建流程

，透過深度學習方法框架建立模型，不僅能提高重建速度，更能免除模擬字典所需的龐大存儲空間；而基於模擬字典學習的參數影像重建模型，能夠確保模型學習到足夠的數據量與T1和T2*數值精度及範圍大小。研究提出的深度學習模型可以有效地去除雜訊，準確地重建MRF-EPI參數圖，並輸出經過失真校正的定量參數圖、腦組織分割結果、與合成磁振造影影像。