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使用雙能量X 光吸收儀(DXA)篩檢50歲以上成人骨質疏鬆之醫療結果及成本效益分析

為了解決ZSU 29 K的問題，作者許喬琳 這樣論述：

研究目的台灣的老年人口在2020年已提升至16.1%，正式進入老年社會。五十歲以上人口有32%骨質疏鬆，2025 年將增加為42%，因為沒有做篩檢，多數民眾是骨折後才診斷骨質疏鬆。再者，過去研究發現即使已經骨質疏鬆且骨折，骨折後接骨質密度檢測的比例也是少於1/3。因此，本研究目的乃探討使用雙能量X 光吸收儀(DXA)篩檢骨質疏鬆於50歲以上民眾之脆弱性骨折率、死亡率及成本效益分析。研究方法本研究採回溯性研究，針對50歲以上民眾做DXA篩檢之長期模擬，研究族群分為有篩檢組和沒有篩檢組。首先利用治療權重倒數機率(Inverse Probability of Treatment Weighting

, IPTW)配對兩組族群之年齡，性別，篩檢年份(Index Year)及共病指標(Charlson Comorbidity Index, CCI)。醫療直接成本由醫院健保申報檔取得，臨床機率值與效用值參考過去文獻。使用卡方檢定兩組族群骨折率及死亡率之差異，時間週期(Time Horizon)為20年，以決策樹(Decision Tree)及馬可夫模型(Markov Model, 以每年為一周期)來模擬兩組族群之遞增成本效用比(Incremental Cost Utility Ratio, ICUR)，進行機率敏感度分析(Probabilistic Sensitivity Analysis,

PSA)及單維敏感度分析(One-way Sensitivity Analysis)。研究結果本研究之目標族群樣本數共人10,337人，有接受骨質疏鬆篩檢組共2,673人，沒有接受骨質疏鬆篩檢組共7,664人。接受IPTW配對後兩組之標準化差皆

時間域與空間域濾波應用於X-Band雷達測量水深的校正與預測

為了解決ZSU 29 K的問題，作者陳云瑄 這樣論述：

水深測量為海洋科學與海岸(洋)工程領域中不可或缺的一部分，無論是傳統的船隻航行、能源探勘、近海作戰或救災，又或是近年興起的海域遊憩、離岸風電等，皆需要最新的的水深地形資料。本研究乃針對X-Band雷達應用於水深探測技術的精進進行探討，以提昇並掌握此監測技術的適用性與量測精度，並增加此探測技術的附加應用價值。本研究選用台南七股北堤安檢所頂樓的X-band雷達於2019年9月20日的回波影像序列資料作為觀測樣本，並以水利署第六河川局於2019年9月在同一海域進行的現場水深測量結果作為比對基礎。首先以Wu et al. (2017)提出之水深演算方法將X-band雷達之回波影像資訊轉換為量測範圍內

各空間點位處的水深，並與實際量測水深比較，了解誤差來源。後續進一步選用中值濾波與卡爾曼濾波修正空間域及時間域的誤差，誤差主要來源為量測與分析過程產生的歧異值與系統誤差。藉由上述兩種濾波方法的不同搭配方式，對雷達量測水深資料進行優化與比較，並探討不同濾波方式的優缺點，最後發現最佳的濾波方式是：先對單筆水深資料進行中值濾波，再進行多筆資料的卡爾曼濾波，能夠最有效濾除空間與時間上的歧異值；原始未進行濾波的雷達量測水深與實測水深之相關性(相關係數平方值)是0.93，若以最佳濾波方式得到的水深與實測水深之相關性可提升至0.97；其優點是每輸入一筆雷達觀測資料，就能透過中值濾波提供品質不錯的即時水深資料，

再利用後續觀測獲取的水深資料可進行卡爾曼濾波，來修正水深觀測的系統誤差影響，且可有效改善觀測期間因環境惡化造成觀測品質不佳的問題。本研究除了使用卡爾曼濾波來對改善雷達量測水深的品質，更證明卡爾曼濾波可以有效地預測受潮汐影響的水深，並可從連續時段的雷達量測水深資料中推算及預測當地潮位變化。經與中央氣象局潮位資料比較，兩個最高潮時預測潮位誤差值分別為18公分與21公分，兩個最低潮時預測潮位誤差值分別為9公分與15公分。以X-band雷達進行水深探測的優勢在於其可進行即時或連續的大範圍觀測，且觀測時間相對較不受天氣與晝夜的影響，在結合本文提出的資料優化技術後，可相當有效地提昇雷達觀測近岸水深的精度；

且在進行連續的雷達觀測水深作業期間，如果未能即時取得當地潮位資料的情況下，能夠藉由卡爾曼濾波預測出不同潮時的潮位及水深變化。此外，雷達探測在海況不平靜期間，仍可正常作業，這是其他傳統海洋探測技術不及之處，因此可有效降低水深地形觀測的風險，提升水深量測之效率，並協助權責單位在極端海氣象事件過後得以及時進行海岸保護與防治工作之評估。