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利用機器學習技術與唾液蛋白標記建置口腔鱗狀細胞癌風險預測模型

為了解決ricardo cruz, md的問題，作者王奕晟 這樣論述：

Table of Contents指導教授推薦書口試委員會審定書中文摘要 iiiAbstract ivList of Figures viiList of Tables viiiChapter 1 Introduction 11.1. Background 11.1.1. Stage and treatment in OSCC 21.1.2. Risk factors in habitual behaviors 31.1.3. Premalignant lesions before OSCC 31.1.4. Autoantibodies

as protein biomarkers 41.1.5. Machine learning techniques 51.2. Motivation 51.3. Objective 6Chapter 2 Literature review 72.1. Malignant transformation in OPMD 72.2. Autoantibodies application in cancers 82.3. Machine learning application in clinical practice 9Chapter 3 Materi

als and methods 123.1. Study participants and design 123.2. Saliva processing and autoantibodies detection 133.3. Development of prediction models 143.4. Evaluation of predictive models 193.5. Statistical analysis 20Chapter 4 Results 224.1. Demographic characteristics and the le

vels of salivary IgA autoantibodies 224.2. Comparing the performance of predictive models 224.3. Variable importance in predictive models 29Chapter 5 Discussion 315.1. Salivary autoantibodies in OSCC risk prediction 315.2. Habitual behaviors are still important factors for predicting

OSCC 325.3. Machine learning has good performance for predicting high-risk cases of OSCC 325.4. Binary data format fits the ensemble model 345.5. Limitations 34Chapter 6 Conclusion 36References 37List of FiguresFigure 1. The flow chart of screening for OSCC. 13Figure 2. The supp

ort vectors, marked with grey squares, define the margin of the largest division between the two classes (Cortes and Vapnik 1995). 16Figure 3. A simple DNN architecture (Topol 2019). 18Figure 4. The flow chart of continuous variables processing. 19Figure 5. The flow chart of the predictive

models’ development and evaluation. 21Figure 6. Performance of six different data processing strategies for distinguishing the high-risk from the low-risk population by AUC. 24Figure 7. Variable importance plot in XGBoost 30List of TablesTable 1. All tuning parameters of the six models.

15Table 2. Baseline demographic characteristics and the levels of salivary autoantibodies in all participants. 23Table 3. The AUCs of the original MFI value and different age formats. 25Table 4. The AUCs of the binary MFI format and different age formats. 26Table 5. Holm-Bonferroni method p

ost hoc test (p-value) in converting age (years) and autoantibodies (MFI value) to binary format. 27Table 6. The AUCs of the logarithmic MFI format and different age formats. 28Table 7. The AUCs of the standardized MFI format and different age formats. 29

血液透析病人復原力與身心症狀困擾之相關探討

為了解決ricardo cruz, md的問題，作者林玉蟬 這樣論述：

第一章 緒論 1第一節 研究背景、動機與重要性 1第二節 研究目的 7第三節 研究假設 8第二章 文獻查證 9第一節 慢性腎病變介紹與血液透析概論 9壹、慢性腎病變分期及診斷 9貳、血液透析介紹 11第二節 血液透析病人之身心症狀困擾 12壹、壓力 14貳、疲憊 16叁、失眠 18肆、憂鬱 19第三節 血液透析病人自主神經功能表現 22壹、血液透析病人自主神經功能障礙 23貳、以心率變異評估自主神經功能 26第四節 復原力與身心健康的關係 32壹、復原力之定義 32貳、復原力與身心健康之相關研究探討 36第

三章 研究架構 41第一節 研究概念架構 41第二節 名詞解釋與操作型定義 42第四章 研究方法 47第一節 研究設計 47第二節 研究對象與場所 48第三節 研究工具及其信效度 49第四節 收集資料步驟 57第五節 資料分析方法 60第六節 研究倫理考量 63第五章 研究結果 64第一節 受試HD人口學特性、疾病及治療特性分佈狀態 64壹、受試HD病人人口學特性 64貳、受試HD病人疾病及治療特性分佈狀態 65第二節 受試HD病人心理、生理方面復原力與身心症狀困擾 （壓力、疲憊、失眠、憂鬱）之分佈情形 69壹、心理方面復原力之分

佈 69貳、生理方面復原力之分佈 74叁、受試HD病人身心症狀困擾之分佈 88第三節 受試HD病人心理方面復原力(RS)與生理方面復原力（心率變異、發炎指標）之相關 108第四節 受試HD病人心理方面復原力與身心症狀困擾(壓力 、疲憊、失眠、憂鬱)之相關 110第五節 受試HD病人生理方面復原力（心率變異、發炎指標）與身心症狀困擾(壓力、疲憊、失眠、憂鬱)之相關 112第六節 受試HD病人其身心症狀困擾(壓力、疲憊、失眠、憂鬱)之相關 114第六章 討論 116第一節 受試HD病人人口學特性、疾病及治療特性分佈狀態 116壹、受試HD病患人口學特性 116貳、受試HD病人

人口疾病及治療特性 117第二節 受試HD病人心理、生理復原力（心率變異與發炎指標）與身心症狀困擾（壓力、疲憊、失眠、憂鬱） 之分佈 119壹、受試HD病人心理方面復原力 119貳、受試HD病人生理方面復原力 120參、受試HD病人之身心症狀困擾 124第三節 受試HD病人心理、生理方面復原力與身心症狀困擾 (壓力、疲憊、失眠、憂鬱)之探討 128第七章、研究結論、建議與限制 140第一節研究結論 140第二節研究建議 141第三節研究限制 143參考文獻 144英文文獻 144中文文獻 192 『表』目錄表1-1 慢性腎臟疾病分期 10表2-1 心率變異-時域分

析法 30表2-2 心率變異-頻域分析法 31表3-1 描述性統計……………………………………………………..61表3-3 推論性統計………………………………………………….….62表5-1 受試HD個案基本人口學之描述性分….…………….………67表5-2 受試HD個案疾病特性之描述性分析 ……………………..68表5-3 心理方面復原力之分佈…...…………………………….…..…70表5-4 復原力與受試HD人口變項(連續變項)之相關之相關…...…72表5-5 復原力於不同人口學變項及疾病特性(類別變項)之分佈情形……………………………………………………………..73表5-6

受試HD病人生理方面復原力(心率變異)之分佈情形…...…75表5-7 心率變異與受試HD人口學、疾病特性之相關………….….80表5-8-1 心率變異於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項) 之分佈..……………………………………………...…….…81表5-8-2 心率變異於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)之分佈………………………….…………………………….82表5-9 HD病人發炎指標之分佈情形…………….…………...………84表5-10 發炎指標與與受試HD人口變項(連續變項)之相關…….…86表5-11 發炎指標於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)

之分佈…………..……………………………………………..87表5-12 受試HD病人壓力知覺之分佈………...………...………..…89表5-13 壓力知覺與受試HD人口變項(連續變項)之相關……...…..91表5-14 壓力知覺於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)之分佈……………………………………………………………92表5-15 受試HD病人疲憊量表之分佈……...…………...…………..94表5-16 疲憊與受試HD人口學、疾病特性之相關…..………..……96表5-17 疲憊於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)之分佈97表5-18 受試HD病人匹茲堡睡眠品質量

表之分佈……………...… 99表5-19 匹茲堡睡眠品質量表與受試HD人口學、疾病特性之相關…………………………………………………………....100表5-20 匹茲堡睡眠品質量表於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)之分佈………………………….……..….…...…101表5-21 受試HD病人貝克憂鬱量表之分佈………………….….…104表5-22 貝克憂鬱量表與受試HD人口學、疾病特性之相關….….106表5-23 貝克憂鬱量表於受試HD不同人口學、疾病特性(類別變項)之分佈………………………………………………..……..107表5-24 受試HD病人心理方面復原力與生理方面復原力

（心率變異、發炎指標）之相關……….…………….…….…..109表 5-25 受試HD病人心理方面復原力與身心症狀困擾之相關......111表5-26 受試HD病人生理方面復原力（心率變異、發炎指標）與身心症狀困擾(壓力、疲憊、失眠、憂鬱)之相關...…..113表5-27 受試HD病人身心症狀困擾(壓力、疲憊、失眠、憂鬱)之相關…………………………………………..………..…115『圖』目錄圖 1-1研究架構圖…………………………………………………….41圖 2-1研究設計流程圖……………………………………………….59『附錄』目錄附錄 一 人體實驗同意書附錄 二 基本屬性量表附錄

三 復原力量表附錄 四 中文版壓力知覺量表附錄 五 血液透析病人疲憊量表附錄 六 中文版匹茲堡睡眠量表附錄 七 中文版貝克憂鬱量表第二版附錄 八 復原力量表授權附錄 九 中文版壓力知覺量表授權附錄 十 血液透析疲憊量表授權附錄十一 中文版匹茲堡睡眠品質量表授權附錄十二 中文版貝克憂鬱量表第二版授權書