子宮內膜癌超音波的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

鄭丞傑醫師的婦科診療室[修訂版]：婦科權威為您解答100個難以啟齒的兩性幸福密碼

為了解決子宮內膜癌超音波的問題，作者鄭丞傑 這樣論述：

關於子宮、卵巢、女性荷爾蒙、月經、排卵等大小事， &女性想知道、應該知道的婦科保健問題都在本書裡！ Ÿ變胖、頻尿、經血量異常可能都是子宮肌瘤作怪？ ŸŸ經期前胸部腫脤狂冒痘，經前症候群好難受怎麼辦？ Ÿ更年期容易有心血管疾病、陰道乾澀、頻尿等問題？                                 　 鄭丞傑醫師透過本書，以最淺顯易懂的方式， 解開100個從青春期少女到更年期女性的私密心事和保健迷思！ ‧子宮肌瘤　‧Ÿ子宮肌腺症　‧Ÿ骨盤腔脫垂　‧Ÿ子宮內膜癌　‧Ÿ子宮頸癌 Ÿ‧卵巢早衰Ÿ　‧多囊性卵巢症候群　‧Ÿ巧克力囊腫　‧Ÿ卵巢腫瘤及癌症

下腹痛、經期不順、難以啟齒的問題，可能都與這些病症有關！ PART 1 姊妹們的私密心事 Ÿ搞懂婦科檢查，就醫不尷尬 Ÿ顧好生理期（經期），婦科可解憂 Ÿ呵護私密處，保養＆保健一次到位 PART 2 想孕、慢老從保養卵巢開始 Ÿ卵巢早衰 Ÿ巧克力囊腫（子宮內膜異位瘤） Ÿ多囊性卵巢症候群 Ÿ卵巢腫瘤及癌症 PART 3 呵護子宮，遠離病痛 Ÿ子宮肌瘤 Ÿ子宮肌腺症 Ÿ子宮內膜異位症 Ÿ子宮內膜癌 Ÿ子宮頸癌 Ÿ骨盆腔器官脫垂 PART 4兩性互重，老後依然性福 兩性關係 Ÿ女性的更年期 Ÿ男性更年期與性功能障礙  專文推薦 張博雅  前任監察院院長、曾任衛生署署長 吳淡如  知名作家

暨節目主持人 苦  苓  知名作家 胡  瓜  知名藝人暨綜藝節目主持人 強力推薦 陳建仁  前任副總統 葉金川  現任為慈濟大學公共衛生學系兼任合聘教師 楊志良  亞洲大學榮譽講座教授 邱文達  美國AHMC聯合總執行長 林奏延  國衛院董事長 陳時中  前衛生福利部部長 柯文哲  台北市市長  

子宮內膜癌超音波進入發燒排行的影片

使用深度學習法偵測超音波下頭頸部惡性淋巴結

為了解決子宮內膜癌超音波的問題，作者孫強 這樣論述：

對於臨床醫生來說，頸部腫塊一直是具有挑戰性的課題。 在這些眾多診斷中，我們最需要警惕的是惡性頸部淋巴結轉移，主要是因為通常這代表預後較差的結果。 而除了病史和身體檢查，我們還可以使用超音波來檢測頸部淋巴結。 儘管超音波檢查有許多優點，但實際上仍是有缺點。 近年人工智能越來越常應用在影像診斷上。藉由神經網絡的深度學習我們可以弭補超音波先天缺點。 從臨床上頸部淋巴結腫塊患者收集超音波圖像，與其病史臨床診斷進行結合，再結合神經網路的幫助，我們運用GoogleNet以及AlexNet做轉移學習，準確率可以達到0.81及0.90的準確率，從理論上證實使用該模型來幫助提供圖像診斷的客觀建議。

訂製你的無病生活：30問掌握預防、診斷、治療、照護對策

為了解決子宮內膜癌超音波的問題，作者林惠君,黃筱珮,吳佩琪 這樣論述：

30道與你有關的健康提問 藉由更精準的個人化醫療服務 邁向無病無痛的快樂生活   　　每個人的基因、生活環境、飲食習慣、生活作息等不盡相同，造就獨一無二的個體，以往一體適用的治療方式，忽略個體化的差異，也就是「同病同治」，但未必有相同的治療結果。   　　所謂「精準醫療」，是指依據個體基因差異、個體的生活型態、外在環境等不同，給予精準的個人化治療，也就是從以往的「同病同治」，走向「同病異治」。現在的精準醫療範疇已經全面開展，邁入精準健康層次，以精準預防、精準診斷、精準治療及精準照護四大面向為主軸，提供更精準的個人化服務，照顧社會大眾的健康。   　　本書集結三十個關乎健康的提問，除了以淺顯

易懂的方式帶讀者了解各病症的起因與現行療法，也將細數目前精準醫療的發展，在這些疾病的預防診治上有何創新與突破。   名人推薦   　　這兩年新冠肺炎疫情衝擊全球，面對後疫情時代，精準健康更顯重要。現在，發展精準健康的腳步不僅沒有變慢，反而迅速轉為疫苗研發及防疫策略規劃，側重在新興傳染病的防護與監控，共同為台灣精準健康產業開創新局。——張文昌，臺北醫學大學董事長   　　精準健康是跨領域的醫學專業範疇，需要各方面基礎、臨床跨域人才，以及專家共同參與。透過此書，集結三十個關乎民眾健康的提問，分享給社會大眾，也希望拋磚引玉，加速精準健康的發展與創新。——林建煌，臺北醫學大學校長

利用特徵選取、資料不平衡與機器學習技術建構癌症復發預測模式

為了解決子宮內膜癌超音波的問題，作者周茂振 這樣論述：

癌症已蟬聯多年國人10大死因之首，而隨著醫療科技的進步，應用資訊科技與機器學習的技術於醫療資料的分析，尤其是癌症資料的分析已為目前重要的課題。透過資料探勘與機器學習的技術方法可以協助相關危險因子的分析，並建構癌症復發的分析模式，提供有益治療的相關信息，進而提升癌症病人存活率。由於癌症復發資料的組成結構具有類別不平衡（Class Imbalance）問題，本研究將使用資料探勘技術來處理資料不平衡、特徵選取及癌症復發預測等問題。使用四種處理資料不平衡（Inbalanced Data, ID）方法為過採樣法（Over-Sampling）、欠採樣法（Under-Sampling）、代價敏感學習法（C

ost -Sensitive Learning, CSL）、人工數據合成法（Synthetic Data Generation, SDG）作為抽樣工具。而特徵選取（Feature Selection, FS）方法分別為內嵌法（LASSO）、封裝法（Wrapper）、過濾法（Filter）、逐步剃除法（VarSelRF）作為變數選取技術，在疾病預測模型上，本研究以決策樹（Decision Tree, DT）、隨機森林（Random Forest, RF）、羅吉斯迴歸（Logistic Regression, LR）及多元適應性雲形迴歸（Multivariate Adaptive Regressi

on Splines, MARS）作為分類工具。並評估不同疾病危險因子所建立之模型，藉由疾病預測模型之分類績效找出重要的疾病危險因子，以驗證醫療的特徵影響因素分類模式之準確性，及定義最佳分類的結果。實證結果顯示，透過資料平衡與特徵選取等資料探勘的方法比單一判別模型有較佳的分類結果，且先使用資料平衡後在特徵選取後有更佳的分類結果。其中以CSL-F-MARS、SDG-F-MARS的預測結果最佳，其分類指標均高於其他疾病危險因子組合，代表所提方法及所篩選出來的疾病危險因子的有效性。當使用CSL-F-MARS、SDG-F-MARS在建置癌症復發之模型時，可建構出較佳之模型。關鍵詞：癌症復發、機器學習、

特徵選取、資料不平衡、分類技術。