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基於血清生物標記的人工智能可預測接受 lenvatinib 的不可手術切除之肝細胞癌患者的治療結果

為了解決tree log png的問題，作者許博堯 這樣論述：

Lenvatinib作為無法手術切除之肝癌 (uHCC)的第一線系統性療法已被證實是有效的。此研究應用人工智慧方法來探討血清生物標記是否可預測lenvatinib的治療效果。我們測量了血清生物標記，包括甲型胎兒蛋白 (AFP)、白蛋白-膽紅素 (ALBI) 分級和循環血管生成因子（血管內皮生長因子 [VEGF]、血管生成素-2 [ANG-2]、成纖維細胞生長因子-19、21 [FGF19和 FGF21]）。我們也分析了接受lenvatinib的 uHCC 患者的治療結果，其中包括腫瘤反應率 (ORR)、疾病無惡化存活期 (PFS) 和總存活期 (OS)。在 82 名 uHCC 患者（中位 6

8.5 年；68.3% 男性；82.9% 一線系統性治療）中，lenvatinib中位治療時間為 4.1 個月，中位 OS 和 PFS 分別為 12.8 個月（95% CI，10.1–15.5) 和 5.3 個月 (95% CI, 3.2–7.4)。在 74 名可評估腫瘤反應的患者中，ORR 為 24.3%。使用 Lenvatinib 8 週內 AFP降低 ≥ 40% 與更高的 ORR 相關（OR，11.18，p=0.011）。 利用決策樹模型，我們將患者分為高、中和低 ORR 三組（ORR分別為 84.6%、21.7% 和 0%；高ORR組 vs.中/低ORR組: OR [95% CI]，5

3.04 [6.35–442.82]）。AFP < 200 ng/mL、ALBI grade 1和 FGF21 < 2.48 log pg/mL 與更長的 OS 有顯著相關。 根據決策樹的生存預測模型， AFP 是影響 OS 的最重要因素，其次分別是 ALBI 分級和 FGF21。Lenvatinib 在真實世界中對 uHCC 有效且耐受性良好。接受治療前的 循環血管生成因子 和早期 AFP 下降與更高的 ORR 相關，而 FGF21、AFP以及 ALBI 分級是預測更長 OS 的因素。

特徵提取對環境聲音分類性能影響的研究

為了解決tree log png的問題，作者馬瑞莎 這樣論述：

本研究的目的在於比較不同的聲音分類方法及技術，並且本研究提供兩個最優秀的特徵提取過程進行比較。隨著特徵轉換的序列過程和每種方法的附加特徵，預計具有不同的準確度質量。將實驗結果與使用 CNN 作為分類器的結果進行比較，其中將分為幾個過程： 1. 分別使用MFCC和Gammatone Filterbank進行兩個關於環境聲音分類的實驗項目。 2. 採用CNN 演算法的兩個不同實驗的分類過程。 3. 使用混淆矩陣的準確度來評估實驗的結果。 4. 使用相同分類器的兩種不同特徵提取的環境聲音分類的實驗性能分析。實驗結果顯示採用 MFCC 特徵值的實驗 A 模型在測試樣本上實現了 92% 的分類準確度

。總體而言，使用 Gammatone 特徵值的實驗 B 模型對 ESC-50 數據集中的所有類別的準確率為 86%，表明實驗B也可以實現最先進的聲音分類，並且性能也很好。整體而言，實驗 A 的分類模型與特徵值的擷取表現最佳。相反的，在實驗 B 中， LGTFB 層則去除影像資料的時間頻譜且利用 LGTFB、EN 和 2D CNN 的網路架構，在 ESC-50 數據集應用中，比其他同類型的模型有更佳的分類準確度。