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國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林祐正所指導 楊又任的 建築工程Digital Twin/BIM 能源管理系統建置之研究 （2021），提出Flair 58 plus關鍵因素是什麼，來自於AIoT、WSN、BIM、Digital Twin、環境監控、危害氣體。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 李財福所指導 曾譯寬的 使用深度學習模型分析顱內腫瘤患者接受放射治療引發腦水腫併發症影像研究 （2019），提出因為有 深度學習、腦水腫、立體定位放射治療、顱內腫瘤的重點而找出了 Flair 58 plus的解答。
建築工程Digital Twin/BIM 能源管理系統建置之研究
為了解決Flair 58 plus 的問題，作者楊又任 這樣論述：
隨著BIM (Building information modeling)在建築和工程領域中用於資產管理的興起，在運營維護階段運用BIM越來越受到關注。但是，就資訊豐富性和分析能力而言，BIM並不總是足以提供有效和高效的管理，尤其是在運營維護階段。因此，提出了一個融合數位孿生概念的智能資產管理未來發展的框架。數位孿生將人工智慧，機器學習和數據分析功能集成在一起，以創建動態數位模型，從而能夠從多個資訊源中學習和更新物理對應物的狀態，並在運營維護管理階段促進數位孿生管理的廣泛採用。本研究以智慧建築營運維護之建築能源管理為重點，運用BIM (Building Information Modelin
g)模型與AIoT (Artificial Intelligence and Internet of things)結合形成DT (Digital Twin)，開發氣體監測系統，將感測器建置於建物內部，收集溫溼度資訊及環境中對人體有害之氣體，並將數據回傳至監控系統，進行數據分析計算判定是否透過環境控制系統(例如空調、通風系統、空氣清淨機等)進行環境狀況改善，同時可藉由BIM 模型將各區域氣體狀況以顏色變化區別顯示，以警示業主或管理人員建築物內各區域環境的狀況，再藉由系統進行資料整合，對空調系統進行調整進而達到減少耗能效果。 此系統持續監控收集建築物內空氣及危害氣體資訊，當數值達到危害人體
或是規定標準時，能立即透過控制系統應變，並同時在BIM模型中警示管理者該區域狀況，若氣體濃度或溫度達到空調系統無法排除時，亦通過現場警報系統通知人員採取應變動作。此系統運用在營運維護階段提升管理效能，在設計和施工過程中產生的數據，也能將數據匯集在系統運行時使用。
使用深度學習模型分析顱內腫瘤患者接受放射治療引發腦水腫併發症影像研究
為了解決Flair 58 plus 的問題，作者曾譯寬 這樣論述：
目的 : 使用深度學習模型分析顱內腫瘤病患接受放射治療後引發腦水腫併發症影像與臨床描繪之標準結果研究。材料與方法 : 本研究針對顱內腫瘤病患接受電腦刀(CyberKnife M6)立體定位放射治療(Stereotactic Radiosurgery)並利用治療計畫系統(MultiPlan5.1.3)得到治療前與治療後4個月病患影像，使用治療後所產生的腦水腫併發症影像(22張T2 flair)進行影像預處理，將影像內插增加至109張且經由臨床醫師描繪出標準影像(Ground Truth Segmentation, GTS)，研究中採用Tensorflow平台為訓練神經網路的核心架構，然後監督
式學習的方式使用Labelme建立腦水腫數據集標籤，使用Mask R-CNN、參數優化(Parameter Optimuzation)及區域成長(Region Growing)三種演算法，以四種評估係數分別為Dice、Jaccard、Volumetric overlap error, (VOE)、Volume difference, (VD)，分析計算出影像集合中各演算法影像分割腦水腫與醫師所描繪標準兩者體積相似度之結果。結果 : 在Dice、Jaccard為1且VOE、VD為0時的指標為最趨近臨床醫師所描繪結果，研究發現三種演算法在影像分割腦水腫中Mask R-CNN模型得到的Dice指標為
0.88; Jaccard為0.79; VOE為2.0; VD為0.9而區域成長的值分別為0.77、0.64、3.2、1.3與參數優化的為0.81、0.68、3.0、2.62。使用了以上評估的指標其中Mask R-CNN模型分割效果最佳，為最趨近於臨床醫師所描繪病患的腦水腫體積。結論 : 本研究分析顱內腫瘤病患進行放射治療術後追蹤四個月引發放射性腦水腫之情況，使用三種方法進行醫學影像上的分割，其中基於深度學習Mask R-CNN的實例分割方法得到了與臨床醫師所勾勒腦水腫併發症之標準最佳結果，此方法未來可在臨床工作流程實施，以實現好的併發症分割可以提供臨床評估參考建議。