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國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 王正平所指導 陳得邨的 高精度負間隙沖壓技術製造擺線泵之研究 （2017），提出PW50 輔助輪關鍵因素是什麼，來自於負間隙沖壓、擺線泵、高靜水壓力、機械間隙。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程研究所 蘇振隆所指導 黃馨儀的 電腦輔助ASPECTS系統於急性缺血性腦中風病人之研究 （2016），提出因為有 急性缺血性腦中風、ASPECTS score、電腦輔助偵測系統、影像處理、特徵參數的重點而找出了 PW50 輔助輪的解答。
高精度負間隙沖壓技術製造擺線泵之研究
為了解決PW50 輔助輪 的問題，作者陳得邨 這樣論述：
本研究提出了一種用於製造擺線泵的高精度負間隙沖壓技術，明顯的是這種技術的製造程序與擠出成形類似，相異之處在於模具和沖頭設計研發有所不同。具體而言，在擺線泵的齒輪形狀模具周圍刻製溝槽，並研發穿透的槽筒孔的沖頭以沖壓切割胚料。因此，當沖頭下降到一定行程時，一部分胚料被擠壓進入槽筒孔內，並保持沖頭不接觸槽的底部。在此情況下，在模具的切割邊緣會產生非常高的靜水壓力。本研究中，沖頭的直徑被設計成大於模具孔，但小於模具的直徑。當沖頭下降擠壓胚料時，沖頭和模具的切削刃周圍的流體靜水壓力增加，可以大大減少產品破裂面。本研究針對兩種擺線泵的形狀進行了實驗，結果顯示在短時間內可以獲得精細拋光面的擺線泵產品。值得
注意的是經由測量得知，產品的機械間隙小於10μm，能有效防止流體洩漏，比傳統產品小得多，本研究驗證了這項高精度技術的潛力。
電腦輔助ASPECTS系統於急性缺血性腦中風病人之研究
為了解決PW50 輔助輪 的問題，作者黃馨儀 這樣論述：
近年腦中風死亡率雖然有下降趨勢，但好發率仍然持續攀升。在臨床判讀醫師定義中風區域和範圍不大一致，因此本研究開發一套於缺血性中風電腦輔助偵測系統，協助醫生有效判斷腦中風嚴重程度，於有限時間內施打有效靜脈血栓溶解劑。本研究透過影像處理技術建構系統。首先以適應性中值濾波器濾除於非增強CT影像之雜訊，並以二值化與區域成長法取得有效CT及MRI影像資訊，藉由紋理參數分析達自動圈選出缺血性區域輪廓，最後再比對腦部左、右兩側計算ASPECTS score及面積。本研究使用CT及MRI各100組8切面之影像(排除腫瘤、水腫、出血之影像)為樣本，其中40組影像作為訓練組60組為測試組。最終以MRI判讀之結果為
依據，由醫師以肉眼判讀CT影像之ASPECTS score，判斷中風位置面積與本系統之判定結果做比較，並進行系統之效能評估與驗證。已發展好之系統包括DICOM、BMP影像讀取、參數調整、病徵圈選及可疑區域的辨識等功能。在發展中發現，利用相關性(autocorrelation)、變異數(variance)、最大機率值(maximum probability)、同質度(Homogeneity)之紋理參數來分析辨別CT影像缺血性區塊之有無可得較佳之結果，訓練組於ROC曲線下面積(AUC)分別以六個紋理參數和四個紋理參數進行分析結果為0.952、0.942;藉由系統整體統計ASPECTS後訓練組與測試
組之準確度、敏感度、特異性及Kappa值分別為0.93、0.71、0.98、0.72；0.90、0.76、1、0.52，顯示其系統評估結果優於臨床醫師。若樣本能先做合理之過濾，則ROC曲線於訓練組和測試組AUC可增加至0.974、0.975，而ASPECTS大於7需rt-PA治療之評估於訓練組和測試組準確率確實增加至1.000、0.9545。另外，藉系統自動偵測並計算缺血區域之面積，其面積與MRI影像及醫師進行重疊率之比對，由結果顯示系統訓練組與測試組重疊率可達0.77、0.66較優於其他四位醫師。由結果顯示本研究系統可以幫助醫師更快速及準確的對病理判斷，並提供客觀的資訊給經驗較不足的醫師進行
診斷，但本系統針對左、右腦皆有缺血性中風CT影像及舊的缺血區域使用上較有限制，期望未來能夠針對左、右皆含有缺血性中風與舊缺血區域等參數加設為系統判讀之項目。