臺灣博碩士論文加值系統

精神疾患在中醫領域雖無直接診治，但實際卻已有數千年的經驗，其治療方法包含如針灸以及中藥調理等，而目前台灣多數病患仍以接受西醫的藥物開立進行診治，雖可快速達到恢復的效果，然長期服用卻易造成病患之副作用及復發性等負面問題。因此，探討精神病患於西醫診療期間結合中醫治療，分析其另類不同療法，具有其研究的價值。然由於接受此種整合式療程的病患相對西醫診療者仍屬少數，如本研究目前針對南區某專科精神醫療機構接受整合式療程於99-101之三年間可追蹤者，所能蒐集之病患樣本僅29筆，若使用如倒傳遞類神經網路等建模工具進行學習，並不足以取得穩定的結果。因此本研究擬藉由整體趨勢擴散技術生成虛擬樣本，以協助穩定倒傳遞類神經網路的學習過程。實驗結果顯示本研究所使用之方法建立的模型比原始樣本建立之模型其穩定度、分類率正確都來的高，未來祈能藉由此模型給予醫界對於中西醫整合精神疾病療法有另類的治療資訊與提供相關研究之方向。

The research is accomplished by using therapy to mental patients (Neuro-Psychiatric patients) integrated traditional Chinese Herb Science and modern Western medical science to decrease the possibility of potential reaction or side effect from medicine. The experimental data collected from patients under the integrated therapy treatment in a mental health care institution in Southern Taiwan in the interval of three years from 2010 to 2012, the significant samples collected were only 29 which is not sufficiently to achieve stable results with Back-Propagation Neural Network modeling tools in learning. So, this research intends to generate virtual samples by Mega-Trend-Diffusion. This may help to stabilize the Back-Propagation Neural Network learning process. Experimental results show the stability and classification correction rate are higher than the original samples used in this research. In the follow-up research adding more variables and the number of samples, developing better way to generate virtual samples. We hope this model may provide direction to relate research of the integration of both traditional Chinese Herb Science and the modern Western medical science in treatment of mental illness having alternative therapy information.

摘要 I
Extended Abstract II
誌謝 VI
目錄 VII
表目錄 X
圖目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 中、西醫精神疾患之描述 2
1.1.2 精神疾患結合中、西醫治療之益處 4
1.2 研究動機 5
1.3 研究目的 6
1.4 研究流程 7
第二章 文獻探討 9
2.1 醫學相關疾病療法研究 9
2.1.1　中、西醫對精神疾病診斷與治療之研究 9
2.1.2 中西醫整合療法介紹 13
2.2 以資訊擴散概念為基礎之虛擬樣本產生法 15
2.3類神經網路 20
2.3.1 類神經網路簡介 20
2.3.2 倒傳遞類神經網路 22
2.4 小結 23
第三章 研究方法 24
3.1 整體趨勢擴散技術 24
3.1.1母體分配與值域推估 25
3.1.2偏態設定與隸屬函數值制定 27
3.2虛擬樣本生成機制 30
3.3建構類神經網路 32
3.4本研究方法流程與步驟 33
第四章 實例驗證 35
4.1 實驗資料說明 35
4.2 實驗步驟 38
4.2.1 實驗流程 38
4.2.2 進行方式 39
4.3 案例實驗 40
4.4 實驗結果 44
4.4.1 個案實驗操作描述 44
4.4.2案例分析 48
4.4.3 t-test檢定結果 51
4.5 小結 52
第五章 結論 53
5.1 結論 53
5.2未來方向 54
參考文獻 56
中文文獻 56
英文文獻 58

中文文獻
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