國立臺北護理健康大學 護理研究所 戎瑾如所指導 劉智如的 乳癌患者生理、心理、社會的衝擊與調適之追蹤性研究 (2021),提出S550 2021關鍵因素是什麼,來自於乳癌病人、心理健康、害怕癌症復發、自我調適、乳癌後生活品質。
而第二篇論文國立中興大學 電機工程學系所 林俊良、莊家峰、陳偉海所指導 黃斌的 面向視覺心率估計的時空神經網絡研究 (2021),提出因為有 視覺心率估計、遠程光電容積描述法、深度學習、時空神經網絡、無袖血壓估計的重點而找出了 S550 2021的解答。
S550 2021進入發燒排行的影片
一応24時間シリーズです。
今回は三重テレビ放送「おっ!TV」のロケに密着!
というか出演者のおっちゃんが撮影しています(笑)
ロケの合間、移動の最中、お昼ごはん。
一体何をし、何を話しているのか。
衝撃的なことはひとつもありませんが、ぜひご覧ください(笑)
【おっ!TVとは?】
2021年4月3日(土)から三重テレビ放送でスタートした番組。
ユーチューバーのおっちゃんがテレビに進出!
おっと驚く三重の話題をお届けする5分番組です!
三重テレビでの放送は土曜日の20時55分から。
放送終了後、21時から、関連Webサイトの「ゲンキ3ネット」で、テレビで放送した内容をそのまま公開!
そして!
翌朝、日曜日の朝7時!
サブチャンネルの「おっ!チューブ」で、おっちゃんが撮影したバージョンで公開します。
おっちゃんが撮ってるから、テレビの裏側がまるわかり(笑)。
本編よりも移動中や休憩中の撮影多しです。
インターネット配信で「おっ!TV」を見たい方はこちら!
http://genki3.net/
サブチャンネルはこちら!
https://www.youtube.com/channel/UCABMuobt_FlIux6VZhkimjA
■おっ!チャンネル
三重県津市の山里に暮らす夫婦が配信。
軽バンライフ、アウトドア、田舎暮らし、旅、そして動物たちとの暮らしを紹介しています。
夫のおっちゃんは津市の街のほうの出身(笑)。
テレビ番組の構成、Webサイトのプロデュースの仕事をしています。
妻M子はライター。
神奈川県出身です。
娘が大学で県外に出たため、現在夫婦ふたりで、ねこ1匹、わんこ1匹と暮らしています。
夫婦ともにキャンプと旅が大好き。
最初に購入したキャンピングカーはハイマーS550。
現在は自作の軽キャンピングカーであちこち回っています。
薪ストーブユーザー。
カヌー、シュノーケリングが好きです!
2012年、自宅の敷地内に「おとなの秘密基地」を200人以上の仲間と建設。
そこを拠点にいろいろ活動しています。
ナチュラリストとかベジタリアンとかではまったくなく(笑)、肉がんがん食べます!
お酒も夜の街も夫婦揃って大好きです。
サブチャンネル「おっ!チューブ」
https://www.youtube.com/channel/UCABMuobt_FlIux6VZhkimjA
M子のブログ「壮絶!ミセスM子のうまっぷ拡大版」
http://blog.salsica.com/
乳癌患者生理、心理、社會的衝擊與調適之追蹤性研究
為了解決S550 2021 的問題,作者劉智如 這樣論述:
現今乳癌的診斷與治療有所進展,幫助病人存活期延長,也使癌症逐漸轉變成慢性疾病的一類,醫療照護的目標不僅著重存活率的追蹤,還須強調病人與癌症共存的適應及罹癌後的生活品質。癌症疾病具隱晦不明的特性,乳癌患者在各治療階段皆會面臨身心壓力,影響疾病適應與生活品質。 本研究採用質性與量性研究,探討乳癌病人從診斷罹患癌症,經過治療的歷程追蹤了解病人之生活與癌症適應經驗;並分別探討心理健康狀態、害怕癌症復發感受、自我調適對癌症生活品質之中介影響因素及預測因素。研究分二階段進行,第一階段採用質性研究,訪談乳癌病人(N=17位)之罹病與治療歷程的生活經驗。第二階段進行縱貫性重複測量,收集北部某醫
學中心門診及住院的乳癌病人,分別於確立診斷為乳癌到治療前(Time 1)、接受治療的第六個月(Time 2)、接受治療第十二個月(Time 3),以結構性問卷收集資料,包括人口學資料、華人健康量表(Chinese health questionnaire-12, CHQ-12)、癌症存活者顧慮量表(Assessment of Survivor Concern, ASC)、自我調適量表(Self-Regulation;SR)及乳癌生活品質量表(Functional Assessment of Cancer Therapy: Breast Cancer, FACT-B)。 第一階段質性研究結
果,有三個範疇包含六個主題,範疇一掙扎乳癌的命定,包含覺察被傷害和不合理的處境、轉換疾病與生命角色二個主題;範疇二尋找力量渡過治療的苦煉,包含伴隨疾病的生存磨難、產生突破困境能量二個主題;範疇三與癌症銳變共存,包含癌症復發的擔憂、重新理解與聯結二個主題。第二階段縱貫性重複測量,在三個時間點病人數分別為98位、90位、及82位婦女。首先,以多元階層迴歸分析,呈現Time 1的自我調適變項可部分中介心理健康問題對乳癌後生活品質的負面影響,但自我調適變項無法中介降低害怕癌症復發對生活品質影響。再繼續以廣義估計方程式(Generalized estimating equation, GEE)進行資料分
析,同時分析個人基本資料【病人年齡(M=54.4歲,SD=12.39)、教育程度(49%為專科及以上程度)、就業狀況(53.1%無工作)、婚姻狀況(61.2%已婚)、居住狀況(88.8%與親友同住)、宗教信仰(74.5%有信仰)、經濟狀況(82.7%不須協助)、乳癌家族史、乳癌診斷期別、治療方式】,同時分析三次追蹤時間變項及心理健康、害怕癌症復發、及自我調適變項,以探討乳癌病人癌後生活品質之預測因素。 量性研究結果發現三個時間點均有近五成的乳癌病人有潛在情緒精神障礙,多會出現身體不適、睡眠不好、憂鬱及家庭關係不良等問題。害怕癌症復發呈現有一點擔心癌症復發且隨三時間點有顯著逐漸下降的反應。
罹患乳癌後生活品質隨著三個時間點略有增加,但三時間點並未達顯著差異;其中,社交家庭、功能及情緒的生活品質在Time 2有顯著下降的趨勢。病人心理健康狀態、害怕癌症復發與乳癌後生活品質有顯著的負相關,但自我調適與乳癌後生活品質有顯著正相關。癌後病人生活品質的預測因子為教育程度、診斷期別、治療方式,心理健康及其身體症狀、焦慮及擔心、睡眠狀況、憂鬱及家庭關係不良向度,自我調適及其達到滿意與幸福感構面,以及害怕癌症復發。不同治療時間點對癌後生活品質不具顯著預測力。 由以上質量性結果,反應癌症病人罹癌後之生活品質不具明確的時間階段軌跡,病人承受癌症隱晦不明的疾病特性,乳癌病人在各治療階段皆會面臨身
心壓力,影響疾病適應與生活品質。質量性研究結果可作為臨床照護乳癌病人之參考,提醒專業人員提供醫療照護時,應評估病人面對罹癌壓力所導致心理健康改變,及對疾病歷程之不同的適應經驗,病人在不同治療階段中,均會經驗新的心理壓力而需協助,因此以乳癌病人經驗發展關懷與照護,協助其建立因應疾病治療歷程的自我調適策略,使其調節癌後生活品質與功能。
面向視覺心率估計的時空神經網絡研究
為了解決S550 2021 的問題,作者黃斌 這樣論述:
心率和血壓生理資訊都與心臟活動密切相關,而且二者是人體的四大生命特徵之二,因此準確地測量或監測這兩種生理信號具有非常重要的臨床醫學意義與應用價值。傳統的心率測量方法均是接觸式的,而視覺心率估計(或測量)則是一種僅借助於消費級攝像頭就可以實現的無接觸心率測量方法,可以在人類皮膚視頻資料中提取脈搏波信號或心率資訊。特別地,由於接觸式心率測量設備會使新生兒或者早產兒的稚嫩皮膚具有受傷的風險,無接觸的測量方法在新生兒長期健康狀態監測與護理中具有無可替代的優勢。另一方面,無袖血壓估計是指通過給定的光電容積脈搏波和/或心電圖推斷血壓的技術,也是近兩年來新興的研究領域,因此在本論文在最後一章中也探索與研究
了無袖血壓估計方法,以期在不久的將來可以實現基於人臉視頻資料的無接觸式血壓測量方法。具體而言,本文的研究內容可以概括為以下四個方面。第一,首次提出了一種簡單且有效的信號主頻分量估計方法。為了驗證LSTM迴圈神經網路模組對時序信號的時域特徵提取能力,論文中使用了帶有雜訊的模擬正弦波週期資料和真實的生理信號資料訓練和測試所提方法。大量的實驗證明:所提出時序神經網路演算法可以準確地提取正弦波資料的頻率資訊和生理信號的心率資訊。這也為順利展開後續的研究提供了堅實的基礎。第二,針對成人对象,提出了一種基於三維卷積和LSTM操作的視覺心率估計演算法。針對現有演算法在心率測量時的時延較長的問題,提出了一種單
級的時序-空間神經網路框架(HRnet)。該演算法的輸入僅需要2秒的臉部視訊訊號,即可推斷出受試者的心率值,從而極大地縮短了HRnet在實際應用中的診斷受試者生理資訊異常的反應時間。大量的實驗表明,在本研究所採集的成人資料集以及兩個常用的公開資料集中,所提演算法的誤差為1.61%。第三,面對剛剛出生的0 – 6天的新生兒對象,本論文採集和發佈了首個大型的視覺心率估計資料集,該資料集面對的是一種在醫院產科病房的真實臨床環境,包括了不同的光照條件、豐富的新生兒臉部姿態以及受試者的輕微運動。並基於該資料集,提出了一種面向新生兒对象的時序-空間神經網路(NBHRnet),該演算法也只需要輸入2秒的視頻
資料,可以有效地從不同姿態的新生兒臉部視頻中提取遠端PPG信號和心率資訊。同時本文分別提出了新的一種融合PPG信號和心率資訊的訓練策略以及結合皮爾遜係數和均方誤差的損失函數。實驗結果表明,與當前最好的演算法相比,所提演算法達到了最佳的性能,誤差为3.28%。最後,針對無袖血壓估計研究領域中,PPG和ECG信號濾波演算法及其參數的選擇問題,提出了一種多濾波器-多通道(MFMC)的濾波演算法。現有的血壓估計研究中絕大部分是基於卷積操作-迴圈網路的模型架構,本論文是首次基於MLP-Mixer神經網路模組,提出了一種面向PPG和ECG信號的無袖血壓估計時序網路框架(MLP-BP)。在公開的資料集上的實
驗結果表明,所提方法的性能指標躋身于現有演算法的最好檔次,並且達到了兩項權威國際標準的最高層次。