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國立中興大學 醫學生物科技博士學位學程 朱彥煒所指導 張凱博的 病理報告資料探勘架構:以乳癌之擷取和分析為例 (2020),提出kt qu x s min nam關鍵因素是什麼,來自於乳癌、資料探勘、自然語言分析、荷爾蒙受體、病理報告。

而第二篇論文國立中正大學 光機電整合工程研究所 丁初稷所指導 蕭名原的 以化學浴法沉積硫化銦於石墨烯之元件光電特性研究 (2018),提出因為有 光偵測器、石墨烯、硫化銻的重點而找出了 kt qu x s min nam的解答。

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病理報告資料探勘架構:以乳癌之擷取和分析為例

為了解決kt qu x s min nam的問題,作者張凱博 這樣論述:

病理報告記載許多重要病歷資訊,其中如癌症分期、生物標記資訊等,不只是臨床治療上的重要依歸,更是癌症登錄、品管以及科學研究需要統計的目標。然而,由於病理報告多半為純文字格式,因此病理報告中帶有的這些資訊常需以人工閱讀統計,非常耗費癌登及研究人員的勞力。因此,本團隊以基於規則的智慧模式(rule-based)開發一病理報告文字檔案自動資料探勘系統,以期從病理報告資料庫中自動偵測診斷以及生物標記資料。在基礎架構完成之後,本團隊以品管上最重要的乳癌雌激素受體(Estrogen receptor,ER)、黃體素受體(Progesterone receptor, PR)與人類上皮因子接受體第二型蛋白(H

uman Epidermal Growth Factor Receptor 2,Her-2)受體表現資料為目標測試其效能,達到92.4%、92.5%以及92.4%的敏感度,同時其功能經初步測試,確實可用做其他疾病或染色的的資料蒐集與分析,不僅使用於乳癌,亦不只針對這三種生物標記。未來本團隊規劃以包含機器學習在內的先進自然語言分析(Natural Language Processing,NLP)方法進一步改良此一系統的表現,以期能增進敏感度並適用於各種不同格式的病理報告,及其他癌症的資料探勘,裨益全世界病理機構之品管。

以化學浴法沉積硫化銦於石墨烯之元件光電特性研究

為了解決kt qu x s min nam的問題,作者蕭名原 這樣論述:

石墨烯具有寬廣的吸收波長和極高的載子遷移率,適合作為光偵測器,但因穿透率太高且照光後產生的載子復合速度太快而導致對光的反應微弱。因此使用化學浴法成長硫化銦於表面上,藉此增強石墨烯的光反應。我們利用堆疊不同層數的石墨烯和改變不同時間製作元件並測量其光電特性。從實驗結果我們發現沉積 90 分鐘硫化銦/兩層石墨烯元件具有最好的光響應度。因此,我們在這種元件上使用 405nm 的雷射作為光源,研究不同電壓和光強度下的光電特性,並利用氙燈測量硫化銦/石墨烯元件的全光譜光響應度。我們發現當光的波長在 400 至 550 nm 之間時,光響應度都有超過 200 A / W ,而在波長 500 nm 時有著

最大響應度與比探測率,高達 413.55 A / W、1.51 × 1012 Jones 。這些結果證明硫化銦/石墨烯元件可以提高石墨烯的光吸收以及光響應度。