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色彩於法式軟裝設計應用以台灣住宅空間為例

為了解決Flair 58 LE的問題，作者簡瑋琪 這樣論述：

源自歐洲的軟裝設計，廣義而言脫胎自裝飾藝術風格。隨著時間的推進和發展，現代多元風格的崛起，人們將目光轉向了時尚生活品質，審美意識獲得大幅提升，室內設計也從純粹的實用功能，躍升至精神層面的期許。這個變化體現於人們把注意力從室內空間固定部分轉移至非固定部分，含括可活動的、可改變的、可創造的項目，亦即是所謂的軟裝定義。軟裝設計的具體運用，可以透過色彩計畫、家具、擺飾、織品、牆飾、燈具、植景花藝等，多種可增進感性情境的元素，藉由與硬裝整合串聯，為空間增溫添色，並導入視覺到味覺的強化因子，釀造空間的五感美學。室內設計跟軟裝設計的差異性，隨不同地區的在地風格與地域人文特色亦有所變化，解析軟裝設計風格如何

分類及組成後，以室內空間實際個案進行「法式風格空間設計」，做為軟裝設計題目之研究。若將空間主體結構設計視為硬裝，那麼建築內部的鋪陳規劃美學就是軟裝，軟裝與室內設計相輔相成，是延伸視覺、強化更多豐富生活感的體現。關鍵詞：裝飾藝術風格 五感美學 色彩 法式空間設計 軟裝設計

個體大腦老化評估：多層次腦齡預測模型之建立

為了解決Flair 58 LE的問題，作者郭鎮源 這樣論述：

人口高齡化是全球共同的趨勢與挑戰。隨著老化的歷程，除了分子、細胞、組織等微觀層級變化外，從宏觀角度，人腦亦會產生功能及結構性上的改變。這些變化與行為表現、大腦認知儲備及神經退化性疾病風險亦有高度相關。先前研究指出隨著年齡增長，大腦變化會呈現顯著的個體差異，其中包含皮質體積減少，皮質厚度異常，甚至白質微結構受損。因此，如何在老化歷程透過大腦生物特徵去建立可靠的生物標記，以提供個體之老化健康指標是臨床科學重要的目標。 大腦年齡是一種以影像學為基礎之生物標記，可以提供大腦健康評估，以描述個體大腦老化之變化，並且提供簡單之定量指標，可應用於臨床和特定領域之使用。大腦年齡的估算是透過巨量大腦影像

資料庫搭配機器學習，來演繹大腦生物特徵與個體實足年齡的關係。然而，針對腦齡預測模型，目前仍有些議題值得去探討，例如：架構預測模型時，未考量大腦中不同腦區之協同作用；缺乏提供疾病特有之大腦老化預測模型；以及如何為深度學習之腦齡預測模型提供有效架構策略。因此，本論文著重於發展多層次腦齡預測模型以推論個體大腦老化，內容包含：1) 建立以大腦結構共變網路為基礎之腦齡預測模型，並估算個體腦齡和驗證神經系統疾病之大腦加速老化理論；2）建立局部腦區之腦齡預測模型，進而推演疾病特有之大腦老化模式；3）藉由從傳統機器學習探索潛在大腦特徵之經驗，進一步整合至深度學習腦齡預測模型架構，以提供精準個體腦齡估算。

目標一，我們使用大尺度結構共變網絡分析框架搭配機器學習演算法，建立個體腦齡預測平台。此分析框架顯示40個結構共變網路在腦齡預測模型之複雜度和預測精準度之間達到最佳化，並可精準預測中晚期成年人之大腦年齡。其中，在腦齡預測模型中，最重要的結構共變網路包括尾狀核，殼狀核，海馬迴，杏仁核和小腦區域等網路。此外，在神經系統疾病中，我們也證明思覺失調症和阿茲海默氏症患者之大腦呈現加速老化，而重度憂鬱症患者沒有顯著加速老化。 目標二，為了探究帕金森氏症大腦加速老化模式，我們利用大腦結構影像搭配大腦結構性分區圖譜，分別建立全腦以及局部腦區之腦齡預測平台。以此腦齡預測平台可驗證帕金森氏症患者之大腦具有加速

老化之特性，亦具有疾病相關之局部腦區加速老化模式，其中局部加速老化之腦區包含：海馬迴、杏仁核、腦島、尾狀核、殼狀核、丘腦、顳葉區、眶額皮質區和小腦。儘管全腦腦齡未與臨床評估量表有顯著相關，但於疾病相關局部加速老化腦區之腦齡與帕金森氏症評定量表卻有顯著相關。 目標三，我們提出了階層式分析架構，從傳統機器學習框架來探索預測個體腦齡之潛在模態特徵，並整合至深度學習分析框架中，以提供準確個體腦齡之預測。藉由系統性評估後，結果顯示具有多模態（包括組織體積和組織密度）之傳統機器學習框架可以提供更精準預測精度。從這些評估經驗中得到啟示，以建立具有多模態之集成式深度學習腦齡預測模型。此模型相對於傳統機器

學習，可以提供更高之預測準確性。此外，在測試數據集上，也能提供預測模型之通用性。 總結而論，多層次腦齡預測模型可從腦網絡角度建立高推演性之腦齡估算平台，以及探討疾病相關之局部腦區加速老化模式，以提供與大腦加速老化相關之神經系統疾病的臨床可行性，並且提供集成式深度學習腦齡估算模型之架構，以提高大腦年齡之預測。因此，從腦齡預測模型估算之個體腦齡，將有助於評估個體大腦老化健康程度，並作為神經疾病治療之預後預測生物標記。