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臺北醫學大學 醫學科學研究所博士班 黃玲玲所指導 李紫鈴的 下視丘食慾素對心血管調節的研究: 下視丘背中核扮演的角色 (2020),提出honda crf關鍵因素是什麼,來自於食慾素、下視丘背中核、血壓、前腹外側延腦。

而第二篇論文國立臺灣大學 電信工程學研究所 鄭士康、廖弘源所指導 蔡宗諭的 應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識 (2020),提出因為有 資料增強、端對端深度神經網路、生成對抗網路、群體行為辨識、關鍵角色偵測、多示例學習、運動影片分析、多物件追蹤的重點而找出了 honda crf的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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下視丘食慾素對心血管調節的研究: 下視丘背中核扮演的角色

為了解決honda crf的問題,作者李紫鈴 這樣論述:

下視丘背中核 (the dorsomedial hypothalamus;DMH) 是位於下視丘核區,是中樞調控心血管功能的重要結構之一。在這個核區及鄰近核區有一群神經細胞能製造與分泌食慾素(orexin),這些食慾素神經細胞(orexin neurons)的神經纖維投射到不同的腦區,DMH也是食慾素神經細胞的神經纖維投射的核區之一,目前對於食慾素在DMH核區中的作用對心血管功能扮演的角色仍然未知,我們提出一假說, DMH參與心血管功能調節可透過促食慾素的作用,為檢驗此假說並了解其機轉,本研究分為兩部分:第一部分為:DMH中食慾素的作用是否會影響心血管功能?另外,延腦頭端前腹外側核區(the

rostral ventrolateral medulla;RVLM),是中樞調控心血管功能的重要結構,也是DMH神經纖維投射的核區之一;已有研究證實:RVLM是DMH參與心血管的調控必要的核區,因此,第此研究的2部分為: DMH投射至RVLM的神經細胞是否會受到食慾素影響?我們採用電生理方法來了解食慾素影響投射至RVLM之DMH神經細胞活性之機轉。首先我們先尋找DMH核區中與心血管調控有關的區域,接著在此區域給予食慾素後觀察心血管反應,我們發現:DMH的心血管調節區中,相較於控制組,用核區注射的方式給予食慾素A(orexin-A; 30 pmole) or 食慾素B(orexin-B; 1

00 pmole)會升高血壓與加快心跳,另外,先給予食慾素一型受器(orexin 1 receptor)擷抗劑(15 nmol)後再給予食慾A,大大地降低了食慾素A所引起的心血管反應;一樣的實驗方式,給予食慾素二型受器(orexin 2 receptor)致效劑,則引起與食慾素A或B所引起的類似反應,根據第一部分的這些研究結果,證實我們的假說,DMH核區中,透過促食慾素的作用於食慾素一型受器(orexin 1 receptor)與食慾素二型受器(orexin 2 receptor)參與心血管功能調節。在第二部分研究,我們採用神經逆行追蹤技術標定投射至腦幹RVLM的DMH神經細胞,同時採用電生理

實驗方法記錄這些細胞的活性,結果發現河豚毒素(tetrodotoxin;TTX;0.5μM)存在下,食慾素直接興奮DMH神經細胞。分析電流-電量的相關性的結果顯示,食慾素興奮DMH神經細胞是透過三種機制:第一種是抑制鉀離子通道開啟(18%)、第二種是活化非選擇性陽離子通道(Non-Selective Cation Current;NSCC)或活化鈉-鈣交換蛋白的活性(Na+-Ca2+ Exchanger;NCX)(14%)、第三種是同時影響抑制鉀離子通道與開啟或活化NSCC/NCX(68%)。接下來我們進一步確認這三個機制的重要性,當食慾素興奮DMH神經細胞(N=14)後再給予NCX抑制劑(K

BR-7943 ;70 µM)時,明顯抑制DMH神經細胞興奮性(N=7)。此外,降低胞外鈉離子濃度時(Na+ from 153 to 26 mM),會降低NSCC的活性,呈現第一種機制之細胞占比由18% 增加至33%、第二種機制則由14%降低至11%,第三種機制由68%降低至56%。第3種機制還是占多數;綜合以上的實驗結果發現食慾素興奮DMH神經細胞是主要透過活化NCX。此外,我們利用神經逆行追蹤技術將用於標定來自RVLM投射至腦幹特定核區的DMH神經細胞(RVLM projecting DMH neurons),19個RVLM投射至腦幹特定核區的DMH神經細胞中,有17個神經細胞對食慾素產生

興奮性(90%),根據這個結果推測食慾素興奮DMH神經細胞後進而興奮RVLM核區進而使血壓升高與心跳加快。綜合上述的2個研究結果,我們認為:食慾素主要活化NCX後興奮DMH神經細胞後,再興奮RVLM核區神經細胞,產生血壓上升與心跳加快的反應。

應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識

為了解決honda crf的問題,作者蔡宗諭 這樣論述:

這篇論文總結博士班期間對群體行為分析的研究。研究終極目標是讓人工智慧像人類一樣在複雜的人群快速且正確找出他們的行為跟裡面的關鍵角色。我們依照資料處理的流程把整個系統分成更小的子系統。這些子系統包含多物件追蹤、物件特徵萃取、群體辨識。多物件追蹤是群體行為分析的第一步,礙於物件遮蔽跟複雜背景的關係,傳統學習方法下很難達到好的結果。為了不讓多物件追蹤的表現影響其他子系統,我們利用基準定界框資訊來測試後面的子系統。首先我們設計一個基於協同分割的多人物分割系統去除背景幫助人物的特徵提取或是骨架偵測。接著我們提出了一個基於關鍵角色偵測的群體辨識系統,結合多示例學習加上自行設計的群體行為特徵,改善之前的辨

識方法會被非關鍵角色干擾的問題。在我進行博士研究時,正好遇到深度學習顛覆許多電腦視覺領域的浪頭上,鑑於深度學習在特徵萃取上有非常大的優勢,所以使用深度學習神經網路改造基於關鍵角色偵測的群體辨識系統,讓正確率再更一步提升。深度網路需要大量訓練資料來保證模型不會過擬合,這對於沒有大量可預訓練資料庫的題目,像我們的時序分析問題構成挑戰,為了緩解資料不足的狀況,我們使用了生成對抗網路來生成更多戰術的軌跡資料。除了在群體辨識上使用之外,深度學習也可以改良多物件追蹤和協同分割,我們也在文獻回顧跟結論章節列出未來發展的方向。