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急性腦中風輔助診斷雲端平台之開發

為了解決qnap遠端連線的問題，作者林敬雅 這樣論述：

腦中風為一種急症，若沒有即時接受適當治療，可能造成中至重度殘障的後遺症。由於急性腦中風其診斷及治療的複雜性與時效性，需神經專科醫師治療，但非都會區醫院急診可能無神經科醫師 24 小時值班，故研究開發一套輔助診斷急性腦中風之平台，將病患診斷資訊及影像儲存於雲端，供第一線臨床人員準確且有效的依據與處置建議。而傳統的醫院資訊管理中， PACS 系統的影像存儲通常採用定期不斷地進行存儲擴充的方式，但影像越來越精細需要更大的空間儲存，因此需利用雲端存儲影像及資料。而本研究專為腦中風患者設計之雲端平台，可透過系統查看腦中風之影像及資訊，將影像處理平台下載後，透過 ROI 圈選出影像中病灶的位置，並搭配自

動病灶預測平台作為參考，以提供醫師診斷建議。在研究中，使用 NAS 架設網頁伺服器，以 WordPress 進行網頁設計，並以 phpMyAdmin 來編寫 PHP 處理 Web 上的 MySQL，進行腦中風資料庫的建立及管理，使用介面以網頁呈現，設置帳戶權限來維護資料安全性，根據使用者權限，可新增、查詢、修改、刪除病患之腦中風資訊。平台並使用出血性腦中風 25 組CT影像、ac-ASPECTS 25 組 CT 影像、pc-ASPECTS 15 組 CT 影像及腦內微出血 20 組 CT 影像，測試其資料上傳、搜尋功能、權限安全及影像處理平台之功能。結果顯示本研究在網頁搜尋病患資訊之驗證，準確

率可達 100%。找六位使用者測試本系統，並收集使用結果，以單獨使用急性腦中風電腦輔助診斷雲端平台為舊系統，而加入自動病灶預測平台參考病灶相對位置為新系統，在效率部分新系統可明顯減少使用者圈選時間；在以 ac-ASPECTS 及pc-ASPECTS分數協助判定後續處理之準確率舊系統比較分別為 66.7% 與56.7%，在新系統則分別為 80%與 73.3% ，可明顯看出新系統之效能較佳。由結果顯示本研究開發急性腦中風輔助診斷雲端平台，除了能幫助醫師更有效率的判斷，並提供客觀的資訊輔助經驗較不足的醫師。由於目前影像處理分析還未能在線上處理，必須將平台下載至本機，較為不便，未來希望能使系統線上化，

將安全性增強，並進行跨院區使用測試，讓本平台能實際運用於不同院區中。

整合物聯網技術及微處理器於工廠資訊系統之研究

為了解決qnap遠端連線的問題，作者張峻瑋 這樣論述：

台灣許多中小企業與小型工廠大量地使用比例積分微分控制器(Proportional-Integral-Derivative Controller :PID Controller)於各類的工廠設備之中，由於這些設備簡單、穩定、便宜與易用，還可以二十四小時全年無休運作。帶來許多產業物超所值的效益，數十年來，這些控制器一直默默在生產線上不間斷的工作，讓企業與工廠在許多產業系統革新自動化升級下，幾乎忘記它們的存在。本研究使用具備Wifi無線網路的連線機制的微處理機，透過RS-485與Modbus通訊協定連接PID控制器，進而透過通訊命令與這些PID控制器溝通並擷取該裝置與感測器的相關設定，並透過無線熱

點(Access Point :AP)的橋接，連接上網際網路，則可提升為具備物聯網功能的強大PID控制器。本研究透過整合工業互聯網技術整合遙測傳輸協議(Message Queue Telemetry Transport:MQTT)，建立雙向資訊擷取與遠端PID控制器設定，達到無痛升級的能力，進而可以將整個PID控制器提升到雲端平台中央控制，並可以隨時提供給操作員、生產管理者、企業管理者、設備維護者與決策管理者等等重要的管理者或關鍵決策者，透過行動裝置與網際網路，可以無遠弗屆地遠端設定與監控這些重要的PID控制器。