臺灣博碩士論文加值系統

人體表面溫度會隨者人體生理的病變而改變，病變區域的溫度特徵是診斷病變的可能指標之一。惡性腫瘤周圍血流豐富，新陳代謝旺盛，局部溫度高於正常組織，一般惡性腫瘤之皮表溫度較正常皮表高0.5-1.0℃。而人體之急性發炎部位和腫瘤表皮溫度都會上升，此現象可容易被熱像儀檢測出來。
本研究是將在大林慈濟醫院進行骨掃描之頭頸部腫瘤患者及牙齦發炎和鼻竇炎之病患，擷取其熱影像，經由嚴謹的試驗程序，將試驗中所擷取到之紅外線熱影像進行溫度分析，之後再應用統計檢定，找出病患和正常人顏面各區塊的溫度特徵值，代入類神經網路中進行辨識分析。試驗方法分為靜態試驗和動態試驗，靜態試驗是以紅外線熱像儀直接拍攝受測者之臉部影像。而動態試驗則是先將受測者臉部肌膚給予冷卻後，再觀察其回溫變化情形。經由靜態試驗結果顯示，其辦識出正常人和病患的正確率可達98％，而動態試驗之病患及正常人的辦識正確率約為95% ，可見類神經網路能正確的判別出病患和正常人之熱影像，作為醫師臨床診斷的輔助工具。

Since surface temperature of the human body varies with physiological abnormality, characteristics of temperature in malignant areas is one of the possible indexes for diagnosis of disease. Since blood flows intensively around tumor, the temperature around tumor areas is about 0.5-1.0℃ higher than that of normal tissue. Surface temperatures in the areas of inflammation and tumor would increase, which could be measured by thermographic camera easily.
Thermographic images of patients with nasal and oral tumor under bone scan as well as gingival inflammation and nasosinusitis in the hospital would be acquired in this study. Via the adequate test procedures, the temperature analysis was performed for the acquired thermographic data. Then the characteristics of facial temperature for the patients and normal people were investigated by statistical analysis. The characteristics of temperature were then used in the input layer of the neural network in order to carry out discrimination analysis. The methods of experiment were devided into static and dynamic procedures. In static experiment, the subjects’ faces were directly measured by infrared thermographic camera. As dynamic experiment, subjects’ face skins were cooled down first, then the face temperatures warming up were observed. According to static procedure results, accuracy to distinguish normal ones and patients could reach more than 98%. And dynamical results indicated that accuracy could reach to 95%. Therefore, thermograhy with neural networks can recognize patient and normal people precisely. The developed results could be used as an assistant tool for clinical diagnosis.

誌謝................................I
摘要...............................II
ABSTRACT..........................III
目錄...............................IV
圖目錄.............................VI
表目錄...........................VIII
第一章 前言.........................1
1.1 研究背景.......................1
1.2 研究目的.......................3
第二章 文獻探討.....................4
2.1 紅外線在醫學上的應用...........4
2.2 類神經網路之辨識...............8
2.3 紅外線攝影於臨床之診斷........10
第三章 相關原理與理論分析..........14
3.1 紅外線熱影像..................14
3.1.1 熱影像的物理原理...........14
3.1.2 紅外線熱像儀之簡介.........17
3.1.3 人體之熱輻射...............19
3.1.4 熱影像應用於人體溫度之量測.20
3.2 假設檢定......................22
3.2.1 t統計檢定..................25
第四章 類神經網路..................27
4.1 簡介..........................27
4.2 倒傳遞類神經網路..............35
4.2.1 前向運算...................37
4.2.2 逆向運算...................40
4.3 網路架構......................42
第五章 試驗設備與方法..............43
5.1 試驗設備......................43
5.2 實驗方法及步驟................49
5.2.1 研究限制...................49
5.2.2 試驗方法...................50
第六章 結果與討論..................52
6.1 先期試驗結果..................52
6.2 靜態試驗結果..................53
6.3 動態試驗結果..................62
第七章 結論與建議..................70
7.1 結論..........................70
7.2 建議..........................71
第八章 參考文獻....................72
附錄...............................77

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