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Atlas of Hybrid and Molecular Imaging: Anatomical Landmarks for Pet/Ct, Pet/MRI and Spect/CT Radiopharmaceuticals - Clinical Cas

為了解決ct醫學的問題，作者Leporace, Mario,Calabria, Ferdinando,Gaudio, Eugenio 這樣論述：

For the first time, in this atlas nuclear physicians and radiologists cover the entire hybrid nuclear medicine (PET/CT, SPECT/CT and PET/MRI), based on their own case studies. The structure in three volumes represents an user friendly guide for interpreting PET and SPECT in relation to co-registe

red CT and/or MRI. Three companion volumes with a practical structure in two-page unit offer to the reader a navigational tool, based on anatomical districts, with labeled and explained low-dose multiplanar CT or MRI views merged with PET fusion imaging on the right hand and contrast enhanced CT or

MRI on the other side. This new format enables rapid identification of hybrid nuclear medicine findings which are now routine at leading medical centers. Volume 1 is focused on brain and neck PET imaging, with emphasis on PET/MRI; Volume 2 concerns thorax, abdomen and pelvis, with particular attenti

on on lung and liver segmental anatomy and evaluation of peritoneum. Special chapters on heart, lymph nodes and musculoskeletal system, are collected in the Volume 3. Each chapter begins with three-dimensional CT and/or MRI views of the evaluated anatomical region, bringing forward sectional tables.

Clinical cases, tricks and pitfalls linked to several PET or SPECT radiopharmaceuticals help to introduce the reader to peculiar molecular pathways and to improve confidence in cross-sectional imaging, that is vital for the accurate diagnosis and treatment of diseases.

ct醫學進入發燒排行的影片

應用卷積神經網路進行胰臟醫學影像之語意分割

為了解決ct醫學的問題，作者吳宜珍 這樣論述：

癌症已成為全球十大死因第二高，其中胰臟癌是致死率最高的癌症。胰臟區域交織著複雜的背景與模糊的邊界，自動語意分割對於減輕醫師的工作流程相當重要。本研究致力於應用深度學習之卷積神經網路進行胰臟CT醫學影像之語意分割，我們結合既有的U-Net模型知識概念與MobileNet-V2輕量級網路的運算特質，提取兩者之間的優點作為模型的結合，提出MBU-Net並針對胰臟部位進行語意分割任務。本研究將提出的方法使用於美國NIH公開的82份腹部數據庫，針對影像數據進行格式轉換、統一圖像大小、圖像標準化和數據增強，以及使用U-Net及提出的MBU-Net進行網路訓練。在語意分割結果中，U-Net的骰子相似係數(

Dice)為79.32±0.56%、損失率(Loss)為0.38±0.04%、雅卡爾相似係數(Jaccard)為66.38±0.33%、AUC為99.85±0.03%、精確度(Precision)為94.90±0.68%、召回率(Recall)為77.10±1.80%，花費時間為39小時37分52秒，網路模型參數量為31,030,593；MBU-Net骰子相似係數(Dice)為82.47±0.83%、損失率(Loss)為17.53±0.83%、雅卡爾相似係數(Jaccard)為70.34±1.14%、AUC為90.17±0.36%、精確度(Precision)為88.91±0.72%、召回率(

Recall)為76.70±0.89%，花費時間為13小時57分04秒，網路模型參數量為6,284,625。本研究結果顯示，MBU-Net能以最少的時間和參數達到比U-Net較高的骰子相似係數(Dice)、雅卡爾相似係數(Jaccard)以及相近的召回率(Recall)，與其他文獻相比也得到不錯的結果。本研究基於卷積神經網路，提出胰臟醫學影像之語意分割模型，希望提供放射科醫師執行電腦輔助診斷的建議與參考。

玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!

為了解決ct醫學的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：

用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！      　　將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 　　是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 　　關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 　　如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！   　　日本字

源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 　　專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 　　無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 　　或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 　　本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 　　因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 　　所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！   　　★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個

全領域通用字首， 　　再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 　　理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 　　若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 　　最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 　　而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 　　再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 　　例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： 　　ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr

ophy〔營養狀況〕   　　首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 　　便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 　　接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 　　更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！    　　★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 　　將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 　　即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 　　然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 　　作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽

象意涵以圖像化表現， 　　亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 　　例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 　　如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 　　但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 　　讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 　　以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。  　　 　　★ 文科人也需要的理科英文單字！ 　　舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，

　　因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 　　但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， 　　nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 　　在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 　　而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 　　於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 　　如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 　　由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 　　 　　此外，本

書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 　　但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 　　即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 　　若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 　　漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。 　　

應用醫學影像鑑別肺區塊功能性並以Matlab架構建立放射治療路徑規劃之評估程式

為了解決ct醫學的問題，作者鄭尹宣 這樣論述：

本研究是以四維電腦斷層掃描(4D-CT)重建肺部三維影像，並根據肺部CT值變化計算肺臟各區塊之肺泡通氣量，以鑑別肺部各區塊功能性之優劣程度，建立放射治療路徑規劃評估指標供臨床參考。目前臨床放射醫療在對於治療肺癌的規劃階段，皆把肺臟整體視為具均勻功能性，在放射線照射路徑規劃並未迴避功能性佳的細胞，容易產生較嚴重的副作用。本研究即針對此點進行改善研究，利用胸腔4D-CT計算肺臟的通氣值，劃分肺臟區域功能性，供醫學物理師在臨床規劃放射路徑參考。本研究採用的方法為電腦斷層通氣圖，相較於其他方法(如SPECT、DECT、MRI…等方法)有較低的成本和對於病人不會接受到額外的輻射劑量，是非常有發展潛力的

方式。本研究分成四大部分：(1)首先利用主動式輪廓的方法以胸腔4D-CT醫學影像擷取肺臟的輪廓，以建立三維肺臟模型；(2)接著利用變形影像匹配的技術找出呼吸時肺臟位移的關係，計算每個區塊的HU值變化進而鑑別肺臟通氣值；(3)針對肺臟通氣值劃分肺臟各區域功能性，令肺功能性得以量化表示，並可輸出標準格式DICOM-RT檔，可讓醫療人員直接使用以匯入規劃系統；(4)最後則建立一放射路徑優劣指標，表示放射路徑對於肺區域功能性的影響，以供臨床醫學做為放射治療規劃之參考。