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建國科技大學 美容系暨美容科技研究所 楊淑娥、林清鏡所指導 黃金宸的 以絲襪應用於帽飾創作研究 （2020），提出flair 58缺點關鍵因素是什麼，來自於絲襪、帽飾、創意設計。
而第二篇論文國立陽明大學 生物醫學影像暨放射科學系 高怡宣所指導 翁靖容的 利用獨立成份分析法和支撐向量機對多頻譜磁振影像進行白質病灶辨識 （2015），提出因為有 白質病變、獨立成分分析法、支撐向量機的重點而找出了 flair 58缺點的解答。
以絲襪應用於帽飾創作研究
為了解決flair 58缺點 的問題，作者黃金宸 這樣論述：
摘要 帽子在中國以前就發明了，北周時期，武帝易讓自己的軍隊載用，當時「幞頭」，它是中國最早帽子演變成烏紗帽，發展成官的頭盔。經過歷史的不斷演變與現今創新，現在帽子加上配飾與人們生活日常外出時的最佳寫照。 絲襪是女性的表徵，本創作以絲襪為元素，作品以絲襪花新元素創新結合帽胚呈現獨特性，以絲襪棉質材質結合複合媒材以TRIZ理論創新為例，展現出文創新材質實驗新方法，運用在於頭頂上；以合併複製主體的轉換，產生新材質後改變花色新技法，透過剪裁、縫製、塑型、組構方式，以絲襪飾品裝飾於帽胚上，創造出獨特的帽飾作品。
本文透過文獻探討，創作理念，技法實踐賦予神秘典雅透逸品味，展現仕女高貴氣質，顯現「以古為新」的造型於帽飾上，增添新視覺品味發揮獨特之藝術價值。關鍵詞：絲襪、帽飾、創意設計
利用獨立成份分析法和支撐向量機對多頻譜磁振影像進行白質病灶辨識
為了解決flair 58缺點 的問題，作者翁靖容 這樣論述：
量化腦體積、灰白質體積和病灶體積是了解大腦疾病，提供診斷或預後評估的重要指標。近年來，許多研究皆利用磁振造影影像來進行量化，其軟組織對比好、空間解析度高，並且可透過參數選擇提供不同權重對比影像，對於組織辨識量化提供大量的資訊。目前量化大腦的軟體大部分只使用T1權重影像進行分析，但是針對多發性硬化症的病人出現的白質病變(white matter hyperintensities, WMH)，因T1權重影像上與正常白質訊號相差不大，因此無法正確的區分。若能加入不同權重影像進行分析，相較於只使用單一權重影像，能提供更多的資訊。因此本研究主要目的是利用獨立成分分析法(independent comp
onent analysis, ICA)和支撐向量機(support vector machine, SVM)，對於不同權重影像的組合進行組織分類，找出能正確區分病灶的方式，彌補常規軟體的不足，最後應用至臨床影像。本研究先對假體影像進行測試，首先所有影像會先進行前處理，包含對位、去除雜訊、不均勻假影和去除頭骨，接著以三組不同權重組合影像，利用SVM和ICA+SVM，兩種方法進行組織分類。計算靈敏度(sensitivity)、陽性預測值(positive predictive value, PPV)和Tanimoto index，評估不同方式對三組影像組合分類病灶的能力和準確度。最後分析五位多發
性硬化症病人影像，評估此方法對臨床影像的可行性。假體的部分，利用ICA+SVM方法對T1、T2和FLAIR權重影像組合辨識的病灶結果有較高的陽性預測值，靈敏度皆有超過0.75以上，陽性預測值和Tanimoto index皆有超過0.7和0.6以上。臨床影像方面，利用ICA+SVM方法能夠比只使用T1權重影像進行分析的freesurfer軟體辨識出更多的病灶。