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台北多謝 Taipei,to-siā：陪你旅行當道地的台霸郎 How to travel like a local(中英雙語)

為了解決Lab taipei ig的問題，作者男子的日常生活 這樣論述：

用一本書，謝謝台北的存在，陪你一起走過城裡城外。 咖啡店、餐廳、小吃、美術館、選物店......超過50個精選據點，不一樣的台北就在眼前。 音樂祭、爬山、花藝體驗、夜市......6個在地日常旅行提案，完全詮釋旅行即生活。 　　台北的美，台北的可愛，台北的意猶未盡， 　　都在男子的日常生活的新作，一覽無遺。 　　一幅幅動人的日常畫面，讓你忍不住想要一探究竟這座迷人的城。 　　從人、從生活的氣息、從有溫度的場域，陪你一起感受台北。 　　藉著獨特的視角，溫情的筆觸，捕捉盆地裡外的風景，組織成一本可以反覆咀嚼回味的台北現場。台灣人，會重新認識這個總是創造驚喜的都會。異鄉人，會愛上這座處

處都值得玩味的城市。 　　作者試著從他們生長的起點-台北，用他們的眼光，分享台北，用台北的美，向世界發聲。這是一本無論國籍、年齡、性別都能隨意地翻閱的旅遊書，會在書裡找到自己期待的去處，或是感動的生活畫面，因為這些，都來自台北這座美麗的城市。 本書特色 　　1.以大量的城市風景畫面構成，輔以親身推薦的介紹文字，包括店家景點基本情報，以區域分類，讓旅人可以隨著書中的安排，提前預習台北不同區域的魅力。 　　2.以畫面為主要素構成的旅遊書，不分國籍都能直接明快地感受到全書想要傳達的意象和訊息，內文也以中英雙語呈現，讓更多外籍旅人方便使用。  

Lab taipei ig進入發燒排行的影片

以國人ECD SPECT影像資料庫研發深度學習辨別失智症種類之技術

為了解決Lab taipei ig的問題，作者倪于晴 這樣論述：

失智症是全球高齡化時代非常重要的醫療和護理問題。核醫學成像能夠在腦退化引起結構變化之前及早發現功能變化。國際上認為F-18-FDG PET成像在神經退行性疾病的鑑別診斷、短期結果預測和神經退行性過程的分期方面具有重要價值。而台灣健保給付則採用類似功能之Tc-99m-ECD SPECT作為失智症診斷的核醫檢查工具。目前客觀地藉由核醫影像判斷失智症的種類仍有其困難度，本論文分別針對阿茲海默症患者(AD)和路易氏體失智症患者(LBD)的少量影像提出一套遷移學習訓練方法來提升其與健康人(NC)影像之自動分辨的準確度。本研究之訓練數據為本地數據，包括台灣北、中、南不同地區的四個醫療中心，更能恰當地反映

台灣人的人口特徵。「台灣核醫學腦影像資料庫」包括17項基本資料、17項實驗室檢查、7項評估量表、3種影像檢查及診斷結果。除了影像進行模型訓練外，其他資訊有助於對推論錯誤的原因和領域知識進行交叉比較的基礎。為了克服小數據庫的困難，我們採用兩階段遷移學習技術來實現疾病分類任務。將三維影像重組為3組二維影像可以做為數據擴增的手段亦能有效率地借用以大量ImageNet數據訓練而成的二維卷積神經網絡權重，後續再利用ADNI公開資料集的F-18-FDG PET影像進行參數微調，最後再以目標Tc-99m-ECD SPECT影像進行模型微調。另外，將每一個案的3組二維影像分別的預測結果進行集成學習，有助於提高

訓練結果的準確性。使用Inception v3模型架構，在分辨AD/NC的任務中，採用1000 例預訓練數據條件下的靈敏度為 100%，特異性為 75%，精確度為 76%，準確率為 86%，F1 得分為 86。使用 ADNI 預訓練參數帶來了更好的預測結果，靈敏度提高了 30%，準確率提高了 10%。另一方面，使用ResNet-50模型架構，我們嘗試使用深度學習技術提取共同特徵並微調訓練模型的參數以及修改模型以降低複雜性，在分辨LBD/NC 的任務中，其AUC 值皆高於 0.93。而在AD/LBD的任務中，僅一階段遷移學習無法訓練成功，其餘模型的準確率約為 70%。由於AD和LBD在影像的異常

區域經常有重疊，因此似乎需要更進一步同時考量全域及特定腦區（如枕葉、扣帶皮層等）的訊息以增進兩者的分辨能力。綜合本研究結果顯示，使用同一疾病的大量 PET 代謝成像數據訓練的模型可以成功地轉移到少量的 SPECT 腦灌注影像中。而兩階段遷移學習有助於不同疾病數據庫的特徵分享與模型訓練，對於臨床上數量較少的失智症類型的影像亦能有效進行分辨。本研究的貢獻在於以國人的ECD SPECT影像資料庫研發深度學習技術，使得由核醫影像客觀判斷失智症的種類具可行性，未來，此失智症鑑別診斷的分類器結合可解釋性AI技術所獲得之重要腦區權重資訊，提供國內臨床輔助診斷使用，以嘉惠我國民眾。