醫生的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

大疫時代必修的生命教育

為了解決醫生的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！   　　研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 　　那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？   　　桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。   　　由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。   　　此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。   　　由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文）   各界好評   　　►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者   　　►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問   　　►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員   　　►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇   　　►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主   　　►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。

」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長   　　►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授   　　►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》   　　►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

醫生進入發燒排行的影片

用於雄激素性脫髮評估之自動毛髮密度估計算法開發

為了解決醫生的問題，作者楊晨 這樣論述：

在臨床上，脫髮會反映在毛髮密度的狀態，醫生根據毛髮密度來評估脫髮的程度，以便為患者提供更好的治療。隨著影像和電腦技術的發展，已經出現了多種軟體工具用於帮助醫生評估毛髮密度，例如Trichoscan 和 Trichoscope with Folliscope。然而，它們分析前還需要修剪染髮或人工標記的前置步驟，這會造成使用上的不便。在這項研究中，提出了一種自動毛髮密度估計演算法來評估毛髮密度資訊並評估雄激素性脫髮的嚴重程度。在此，頭皮照片是由市售顯微鏡拍攝的。經過對比度增強的預處理，該演算法可以自動從頭皮照片中提取四種毛髮密度參數。最後，利用神經網路技術及提取的毛髮密度資訊對雄激素性脫髮組和健

康組進行人工智慧的分類。實驗結果表明，所提出的系統可以自動提取毛髮密度資訊，並有效地對雄激素性脫髮組和健康組進行分類。

讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力

為了解決醫生的問題，作者張祥斌 這樣論述：

「不懂遊戲的人就不懂生活。」   發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！   生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅──   　　【生活科學】 　　把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 　　懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！   　　▎萬能溶液 　　一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 　　年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 　　愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能

溶液」的問題， 　　年輕人瞬間啞口無言，你知道愛迪生提出問題是什麼嗎？   　　▎盲人分衣 　　有兩個盲人一起去買衣服，兩人各自買了一件黑衣服和一件白衣服。 　　他們回家後發現衣服已混在一起，四件衣服的質地、大小是一樣的。 　　你能區分黑衣服和白衣服，讓他們每個人都各有一件嗎？   　　【自然科學】 　　從原始社會到現代社會，人類都在享用化學成果， 　　快跟著遊戲，在物理、化學的世界裡盡情遨遊吧！ 　　 　　▎筆直的煙 　　輪船以每小時10公里左右的速度航行， 　　輪船煙囪冒出的煙是筆直上升的。 　　你認為這種情況可能發生嗎？   　　▎用兩根吸管喝汽水 　　口含兩根吸管，一根插到一個裝有汽水

的杯子裡， 　　另一根露在杯子外面，你能從吸管中喝到汽水嗎？   　　注意：不要用舌頭堵住露在杯子外面的那根吸管， 　　也不要用手指堵住這根吸管的另一頭，否則算犯規！   　　【偵探科學】 　　犯罪行為的實施必然和一定的時間、空間人和事物有關聯， 　　指紋、鞋印、血跡、毛髮、纖維……在犯罪現場留下痕跡。 　　懂科學，你也能成為偵探，用雙眼和大腦將罪犯繩之以法！   　　▎千慮一失 　　寒冷的冬夜，一名出診的內科醫生被人開車撞死了。 　　肇事者將屍體和出診的皮包一起裝進車子裡，快速逃離現場。 　　肇事者在路上轉了很長時間，由於車內太熱，再加上作賊心虛， 　　他大汗涔涔，嚇得半死，冷靜下來後，他便

把屍體扔在池塘裡。 　　「這個屍體在被扔入池塘之前，一定是在24℃的環境中待過。」 　　警官檢查了溼透而冰冷的屍體和皮包後，一眼看出肇事者的破綻。 　　你能夠解釋這位警官是怎麼知道的嗎？   　　【密碼科學】 　　無論是犯罪分子或偵探都將密碼作為達到目的的重要手段， 　　字謎更是當仁不讓！用字謎破案不是神話，中國自古有之。   　　▎無自家書 　　一個在外謀生的人託同鄉帶給妻子一封信和一包銀子。 　　同鄉偷看信，看到裡面只有一幅畫── 　　畫上有一棵樹，樹上有八隻八哥、四隻斑鳩。 　　他一想，信中並沒寫多少銀子，於是便將銀子偷偷扣了一半。 　　誰知見到其妻子後，她拿著信說：「為什麼只剩五十兩了

？」 　　你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？   本書特色   　　本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決醫生的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。