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基於生成對抗網路（GAN）與Mask R-CNN之電腦輔助系統以增強大腸息肉偵測及分類

為了解決Vivo1819 價格的問題，作者王威淳 這樣論述：

大腸癌目前是全世界排名第三常見的癌症。大腸息肉為大腸癌之前身。所以大腸息肉的檢測為重要的臨床研究議題。如能及早發現大腸息肉，提前切除，就能有效降低死亡率。大腸鏡為偵測大腸息肉的首選方式。根據研究顯示，平均每人次完成大腸鏡檢仍有26% 的大腸息肉未被發現。因此利用深度學習來幫助醫師辨識出大腸息肉是目前重要的研究。大腸息肉又分為良性息肉與惡性息肉。惡性息肉中以扁平鋸齒狀腺瘤生長速度快，易惡變，但相對數量少且不易被發現。但訓練深度學習模型需要大量的訓練資料，因此本研究使用資料增強加上Conditional GAN生成出更多的扁平鋸齒狀腺瘤訓練資料集。再利用物件偵測模型YOLOv4訓練，以提供鏡檢醫

師完善的電腦輔助偵測系統並提高腺瘤檢出率及準確的判斷息肉類別。此外大腸鏡即時操作時常會因晃動造成影像模糊而影響息肉辨識，所以本研究提出利用DeblurGAN-v2進行去模糊化。最後訓練Mask R-CNN，在偵測到息肉後，推算息肉的真實面積，提供鏡檢醫師一個可依照息肉大小判斷病情嚴重度及後續追蹤間隔時間的重要依據。經實驗結果後發現使用GAN資料比只使用資料擴增的模型的mAP提升了2.42%，對模糊圖片使用DeblurGAN-v2後再偵測的mAP提升5.10%，Mask R-CNN的mAP則為86.24%，可有效幫助醫師找出息肉並判斷病情嚴重度。

Prime Editing 在人類多能幹細胞衍生的呼吸道類器官中修正囊腫纖維化無意義突變

為了解決Vivo1819 價格的問題，作者許温妮 這樣論述：

囊性纖維化 (CF) 是一種影響囊性纖維化跨膜電導調節器 (CFTR) 基因的遺傳性疾病，導致許多器官的外分泌腺出現並發症。它通過破壞細胞間的離子平衡來阻礙器官功能，進而致粘液在受影響的器官中積聚，尤其是在人類呼吸道中。在眾多突變中，攜帶無意義 CF 突變的患者對 CFTR 調節劑的反應不佳。因此，基因編輯已被用作一種新方法，為那些對傳統療法無反應的人量身定制個性化解決方案。另一個挑戰是開發一種與纖維化肺環境非常相似的合適的疾病模型。在本研究，我們專注於採用跨領域的方法來嘗試在體外 CF 中進行基因治療。本研究應用的技術包括細胞重編程和常間回文重複序列叢集關聯蛋白（CRISPR/Cas9）系

統。首先，我們建立了患者個人化誘導多能幹細胞 (iPSC) 株，隨後用於呼吸道類器官建立疾病模型，我們所建立的呼吸道類器官呈現正常生理特定細胞，例如基質細胞、分泌細胞以及纖毛細胞。使用呼吸道類器官作為特殊模型，在 CF 患者特異性 iPSC 中執行 CRISPR/Cas9 介導的先導编辑。我們的研究結果表明，iPSC 細胞株適合作為疾病模型中的細胞資源。此外，呼吸道類器官在結構和功能方面都與疾病相關。然而，患者 iPSC 中的先導编辑結果並不顯著，需要進一步優化先導编辑的引子設計。總而言之，目前的研究結果表明，這項研究的延續有希望作為基因治療領先地位，並可作為開發治療 CF 突變的基因療法的模

型設計。