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阿茲海默型失智症

為了解決pet影像的問題，作者北村伸,酒寄修,越泰彥 這樣論述：

　　失智症影像診斷系列適合基礎失智症影像診斷相關課程，書中大量使用各種醫療影像圖片進行說明。 　　首先，簡述各型失智症的命名由來、診斷基準及病理。接著，透過CT、MRI、SPECT、PET等各醫療影像所表現出來不同嚴重程度的畫面說明鑑別診斷，並有診斷重點提問。亦有解說各種醫療影像特徵及成像原理，分析在鑑別診斷時的優缺點。最後，提供的參考讀物可讓讀者延伸閱讀、更加瞭解。  

pet影像進入發燒排行的影片

以國人ECD SPECT影像資料庫研發深度學習辨別失智症種類之技術

為了解決pet影像的問題，作者倪于晴 這樣論述：

失智症是全球高齡化時代非常重要的醫療和護理問題。核醫學成像能夠在腦退化引起結構變化之前及早發現功能變化。國際上認為F-18-FDG PET成像在神經退行性疾病的鑑別診斷、短期結果預測和神經退行性過程的分期方面具有重要價值。而台灣健保給付則採用類似功能之Tc-99m-ECD SPECT作為失智症診斷的核醫檢查工具。目前客觀地藉由核醫影像判斷失智症的種類仍有其困難度，本論文分別針對阿茲海默症患者(AD)和路易氏體失智症患者(LBD)的少量影像提出一套遷移學習訓練方法來提升其與健康人(NC)影像之自動分辨的準確度。本研究之訓練數據為本地數據，包括台灣北、中、南不同地區的四個醫療中心，更能恰當地反映

台灣人的人口特徵。「台灣核醫學腦影像資料庫」包括17項基本資料、17項實驗室檢查、7項評估量表、3種影像檢查及診斷結果。除了影像進行模型訓練外，其他資訊有助於對推論錯誤的原因和領域知識進行交叉比較的基礎。為了克服小數據庫的困難，我們採用兩階段遷移學習技術來實現疾病分類任務。將三維影像重組為3組二維影像可以做為數據擴增的手段亦能有效率地借用以大量ImageNet數據訓練而成的二維卷積神經網絡權重，後續再利用ADNI公開資料集的F-18-FDG PET影像進行參數微調，最後再以目標Tc-99m-ECD SPECT影像進行模型微調。另外，將每一個案的3組二維影像分別的預測結果進行集成學習，有助於提高

訓練結果的準確性。使用Inception v3模型架構，在分辨AD/NC的任務中，採用1000 例預訓練數據條件下的靈敏度為 100%，特異性為 75%，精確度為 76%，準確率為 86%，F1 得分為 86。使用 ADNI 預訓練參數帶來了更好的預測結果，靈敏度提高了 30%，準確率提高了 10%。另一方面，使用ResNet-50模型架構，我們嘗試使用深度學習技術提取共同特徵並微調訓練模型的參數以及修改模型以降低複雜性，在分辨LBD/NC 的任務中，其AUC 值皆高於 0.93。而在AD/LBD的任務中，僅一階段遷移學習無法訓練成功，其餘模型的準確率約為 70%。由於AD和LBD在影像的異常

區域經常有重疊，因此似乎需要更進一步同時考量全域及特定腦區（如枕葉、扣帶皮層等）的訊息以增進兩者的分辨能力。綜合本研究結果顯示，使用同一疾病的大量 PET 代謝成像數據訓練的模型可以成功地轉移到少量的 SPECT 腦灌注影像中。而兩階段遷移學習有助於不同疾病數據庫的特徵分享與模型訓練，對於臨床上數量較少的失智症類型的影像亦能有效進行分辨。本研究的貢獻在於以國人的ECD SPECT影像資料庫研發深度學習技術，使得由核醫影像客觀判斷失智症的種類具可行性，未來，此失智症鑑別診斷的分類器結合可解釋性AI技術所獲得之重要腦區權重資訊，提供國內臨床輔助診斷使用，以嘉惠我國民眾。

腦血管性失智症

為了解決pet影像的問題，作者北村伸,酒寄修,越泰彥 這樣論述：

　　失智症影像診斷系列適合基礎失智症影像診斷相關課程，書中大量使用各種醫療影像圖片進行說明。 　　首先，簡述各型失智症的命名由來、診斷基準及病理。接著，透過CT、MRI、SPECT、PET等各醫療影像所表現出來不同嚴重程度的畫面說明鑑別診斷，並有診斷重點提問。亦有解說各種醫療影像特徵及成像原理，分析在鑑別診斷時的優缺點。最後，提供的參考讀物可讓讀者延伸閱讀、更加瞭解。  

提升PET/MRI腦功能影像之量化分析準確性以評估巴金森氏症之針灸療效

為了解決pet影像的問題，作者張芷瑋 這樣論述：

研究背景與目的: 巴金森氏症（Parkinson's disease, PD）是一種神經退化性疾病，其致病機轉為中腦黑質退化，導致紋狀體(struatum)之殼核(putamen)及尾核(caudate)中多巴胺神經元退化，並造成在突觸之多巴胺含量下降，逐漸失去了行動的能力。在PET檢查中，可以藉由注射核醫藥物，進入腦中紋狀體之殼核和尾殼區域，再經由放射藥劑在影像上分布的缺損程度評估與診斷巴金森氏症之嚴重性。透過MRI的影像作為輔助，提供更為精準之解剖資訊，使得ROI圈選之準確率有更大的提升。因此我們的目的是建立一個自動化定量分析系統，用於PET / MRI圖像，透過使用殼核和尾狀的ROI分

割並搭配MRI圖像自動進行PET圖像的定量分析。方法: 我們利用開放來源SPM (statistical parametric mapping)軟體將針灸治療前與治療後之PD病人的MRI TI 影像與PET 影像進行對位(co-registration) 使兩者之空間座標相符。接著將病人之MRI TI 影像對先前建置好的MRI T1 模板(template)進行空間正規化(spatial normalization)並獲得正規化轉換參數，最後將此參數寫入相對應完成對位之 PET 影像中來進行空間正規化。進行正規化處理過之影像，其影像空間座標軸和體素之形狀及大小皆與標準空間腦部模板一致。最後再利

用同樣符合標準空間座標軸之 AAL (automated anatomical labeling) ROI 中所定義的尾核與殼核範圍對正規化後之 PET 影像進行ROI自動圈選來進行量化分析。採用專一攝取率 (specific uptake ratio, SUR)與不對稱性索引(asymmetry index, ASI)和核磁共振巴金森氏指標(magnetic resonance parkinsonism index, MRPI)來當作量化分析之指標。結果: 由台北榮總醫院神經內科招募13位患者進行針灸前後的治療，其中九位女性，四位男性，平均年齡約65.5歲。Hoehn & Yahr (HY)

級別1-4期，其中兩位患者中途退出此研究。將針灸前後之結果進行t TEST統計分析有顯著差異。結論: 自動化定量分析系統可以改善手工圈選方法耗時費工及人為主觀和再現性低之問題，而導入MRI影像所提供之解剖資訊進行對PET影像ROI自動化圈選，還可提高定量分析與臨床診斷之正確率。透過巴金森病人PET/MRI 腦功能影像之量化分析，結果顯示，針灸輔助療法對輕微巴金森氏症的病人具有療效。