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另外網站磁振造影- 維基百科,自由的百科全書也說明:檢查目的 編輯 ... MRI被廣泛運用在運動相關傷害的診斷上,對近骨骼和骨骼周圍的軟組織,包括韌帶與肌肉,可呈現清晰影像,因此在脊椎及關節問題上,是極具敏感的檢查。 因 ...

這兩本書分別來自時報出版 和大樂文化所出版 。

慈濟大學 醫學資訊學系碩士班 潘健一所指導 林怡均的 基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病 (2021),提出mri檢查目的關鍵因素是什麼,來自於ST段上升型心肌梗塞、心電圖、卷積神經網絡深度學習、影像前處理、紙本心電圖。

而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 傅家啟所指導 丁俞文的 級聯 YOLO 與巢狀 U 型卷積神經網路之超參數優化於腦脊髓液磁振影像切割 (2021),提出因為有 自發性顱內低壓、腦脊髓液關注區域偵測、腦脊髓液分割、YOLO、巢狀U型卷積神經網路的重點而找出了 mri檢查目的的解答。

最後網站磁振造影檢查 - 臺北榮總護理部健康e點通則補充:... 檢查? 全名是磁振影像掃描檢查(Magnetic Resonance Imaging,MRI), ... 由醫師說明磁振造影檢查的目的、風險以及可能的併發症,經同意後需填寫檢查 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了mri檢查目的,大家也想知道這些:

希波克拉底的試練

為了解決mri檢查目的的問題,作者中山七里 這樣論述:

這會是新型態的未知病毒嗎? 能避免爆發大規模感染嗎? 沒有症狀,MRI檢驗不出來!   中山七里的法醫學推理「希波克拉底」系列 第三部正式登場! 未知的疾病正在蔓延 美日法醫警探聯手疫調 決定生死存亡的關鍵     急劇惡化的神秘疾病,接連發生的可疑死亡,   竟是前所未有的疫情大流行的序幕?       個性怪僻,但解剖技術超一流的光崎藤次郎教授所率領的浦和醫大法醫學教室來了一位稀客--城都大附屬醫院的內科醫師南条。南条表示對前一天送醫猝死的前都議會議員權藤之死有所疑問。雖然權藤的死因被判定為肝癌,但九個月前做的健康檢查顯示卻沒有問題。被迫前去進行調查的埼玉縣警古手川抓住了權藤姪子企圖利

用事故米毒殺伯父的證據。然而,光崎自司法解剖導出的答案竟是駭人的感染症!緊接著,權藤周遭又出現另一起可疑的死亡案例。法醫助教栂野真琴奉命找出感染源,而循線找到的驚人真相竟是……。     解剖現場的情形有如法庭。坐滿了被告人、辯護人、檢察官,以及旁聽人的法庭。法院本來還吵吵嚷嚷,法官一出場便如潑了水般鴉雀無聲--就和那個情況一模一樣。     致肉體於死的死因是被告人,要求揭露其罪狀的是遺體。手持手術刀的解剖醫是法官,而主宰解剖室的靜謐則與法院的氣氛相仿。     中山七里 法醫推理系列   希波克拉底的誓言、希波克拉底的憂鬱  同步偵辦中

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決mri檢查目的的問題,作者林怡均 這樣論述:

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名,其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞,使心肌無法獲得氧氣、營養,進而引起心臟壞死,其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面,急性冠心症的主要診斷工具為心電圖,心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖,醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型,進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器,在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷,在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷,這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成,效率較為低落,若使用科技輔助,將能大幅減少時間成本,達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來,由於深度學習方法迅速進展,特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題,因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果,然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下,分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現,包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像,最後再透過不同的CNN模型,判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中,我們僅使用602張圖片,分別在多個CNN模型中進行訓練、測試,包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率,證實影像前處理之重要性。

一小時學會TED故事文案力:為何他們一上台、Po臉書,就能讓產品暢銷? (復刻版)

為了解決mri檢查目的的問題,作者生方正也 這樣論述:

你有滿腦子的想法、迫不及待實踐的熱忱, 但開口只能說大道理,最後搞到聽眾昏昏欲睡嗎? 本書提供「TED演講者簡報」的9大原則與技巧, 讓你提案、簡報、寫文案,都能輕鬆說服所有人!   ◎好故事的行銷威力一   美國設計顧問公司IEDO的創立者大衛‧凱利,在TED演講中說了個好故事:   有8成孩童對核磁共振檢查感到恐懼,甚至必須施打   鎮定劑。於是開發者檢討檢過程中的實際體驗,傳授操作人員編織故事的技巧。他們對孩童說:「現在開始乘坐海盜船囉,小心不能被海盜發現!」結果,需要施打鎮定劑的孩童比例降至1成。有位剛做完檢查的小女孩竟然還說:「媽媽,我明天可以再來這裡喔!」   ◎好故事的行

銷威力二   法國LV品牌有一款「80年不會漏水的皮箱」,其實這也是個好故事:   市面上的皮箱有上萬種,但你聽完這個故事後,可能會覺得這個皮箱最厲害,因為在鐵達尼號沉沒80年後的一次探勘行動中,科學家從海底打撈起一只富豪們帶著家當飄洋過海的LV硬殼行李箱,撬開一看,「哇!裡面竟然連一滴海水都沒有滲進去」。從此,LV更加聲名大噪,成為擁有眾多忠實粉絲的精品品牌。   當然,要像上述TED演講者或LV品牌故事,說出這樣簡單又能影響他人的好故事,確實不容易。也許你會說:「我沒有特殊經驗,也沒有傲人經歷,很難說出吸引人的故事吧?」   本書作者生方正也曾擔任日產汽車(NISSAN)的管理顧問,他

強調:即使題材很平凡又普通,一樣能打動人心,關鍵就在於「怎麼說」。因此,你得練習以下方法,建構一個簡單的好故事。   ★★如何打造一個動人的好故事?   ◎首先,形成故事   原則1:先區分題材,再創造故事。   原則2:確定最終目的,再決定如何開頭。   原則3:進入主題前,先了解前情背景。   ◎其次,建構故事   原則4:別平鋪直敘,用「逆向思考法」從結尾反推。   原則5:思考結局將獲得哪些有形或無形成果。   原則6:讓主角遇到困難並提出對策,創造高潮迭起。   ◎最後,傳達故事   原則7 別複雜,請依照時間順序娓娓道來整個事件。   原則8 不單調,相同故事可以由不同觀點切

入。   原則9 有力道,口頭與書面表達各有不同重點。   ★★如何將故事應用在你推廣的商品?   ◎訣竅1:透過使用者比較後的優勢,凸顯產品差異。   花王魔術拖把運用消費者的感想,訴求產品優勢。   使用者說:「剛剛用吸塵器打掃過,還是在地板上看到一些灰塵和頭髮,如果再搬出吸塵器,實在太麻煩,但是用手撿卻很難弄乾淨……。」   【關鍵】讓人回想起「商品存在的好處」。   ◎訣竅2:製造敵人,提高支持者的共鳴。   蘋果初期訴求微軟是競爭者,塑造出蘋果勇敢對抗巨大敵人的形象。   賈伯斯在演講中宣稱:iTunes是有史以來最棒的微軟應用程式。   【關鍵】用幽默的語氣,試圖將觀眾變成自己

的盟友。   ◎訣竅3:運用真實事件當題材,塑造品牌形象。   星巴克藉由老顧客對於常去門市的依戀,呈現出獨特的品牌價值。   當美國星巴克決定關閉多家門市,執行長收到許多老顧客的信件,內容都提到「請不要關掉『我的』星巴克……」,讓星巴克再度受到各界注目。   【關鍵】星巴克門市成為消費者心目中,除了住家與職場之外的第三場所。   ◎另外,本書還分享:   ‧說故事前,你要做好的「事前準備」   例如:確認傳達故事的對象、列舉最後要獲得的成果……   ‧為故事增添曲折離奇,你可以運用這6個小技巧   例如:加入高潮與低潮、設定對立立場、在細部表現用點巧思……   ‧第一次提案就成功,有4個

說故事的祕訣   例如:如何解決對方的問題、如何呈現解決的流程…… 本書特色   ‧提供說故事的9大原則與3種應用訣竅。   ‧詳細說明建構故事前的準備事項和程序。   ‧各章都搭配圖解、案例及練習題,10分鐘就能學會。 名人推薦   立法委員、TEDxTaipei創辦人 許毓仁   SmartM世紀智庫創辦人 許景泰   富奇想公司董事長 謝榮雅   *原書名為《一小時學會TED故事文案力》

級聯 YOLO 與巢狀 U 型卷積神經網路之超參數優化於腦脊髓液磁振影像切割

為了解決mri檢查目的的問題,作者丁俞文 這樣論述:

在自發性顱內低壓臨床醫學中,已有文獻證實透過定性或定量的方式評估此疾病,且此疾病具有即時診斷之重要性及必要性,而使用非侵入式診斷磁振造影(MRI)作為初步診斷之工具,若醫師使用定性的方式觀察影像,則需要耗費相當多時間且可能造成醫療人員疲勞造成判斷錯誤,結果易受主觀感受影響。過去已有文獻指出病患恢復情形與腦脊髓液容積相關,可透過量化方式計算腦脊髓液容積,提供更客觀的診斷方式,因此如何準確地分割腦脊髓液為重要議題。因此本研究使用深度學習的巢狀U型卷積神經網路分割出腦脊髓液分佈區域,並使用YOLO圈選出關注區域範圍。最後將預測之影像進行二值化後輸出,進行後續量化研究及績效衡量。脊髓區域之腦脊髓液磁

振造影資料來源由台中榮民總醫院提供,共25為樣本(25603張影像)。脊髓區域之影像使用U-Net結合網格搜索及YOLOv4取得IoU為0.9399、DSC為0.9690;巢狀U型卷積神經網路結合網格搜索及YOLOv4 IoU為0.9398、DSC為0.9690,其中U-Net網格搜索的最佳參數組合為學習率(Learning rate):0.00001、Batch size:7、Epoch:200;巢狀U型卷積神經網路結合網格搜索的最佳參數組合為學習率(Learning rate):0.00001、Batch size:7、Epoch:200。最後量化腦脊髓液容積與黃金標準之誤差為0.33%~

16.28%與0.51%~15.71%。