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國立陽明交通大學 生物醫學影像暨放射科學系 許世明所指導 林若瑜的 評估降低心臟及肺臟劑量之 3D列印個人化乳癌輔具之表面劑量 （2020），提出philips sc1999/70 am關鍵因素是什麼，來自於術後放射治療、放射治療輔具、表面劑量。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 范倫達所指導 呂宗哲的 應用於生醫系統之高效能學習計算架構及其實現 （2019），提出因為有 生醫系統、學習計算架構、逐漸趨近式類比數位轉換器、快速獨立成分分析、高效能、在線處理能力的重點而找出了 philips sc1999/70 am的解答。
評估降低心臟及肺臟劑量之 3D列印個人化乳癌輔具之表面劑量
為了解決philips sc1999/70 am 的問題，作者林若瑜 這樣論述：
術後放射治療是有利於降低乳癌復發率並提升病患存活率的治療方式，但心臟和肺臟可能在放射線照射患部的同時接受輻射劑量，而引致輻射誘發的器官副作用，本研究針對得以有效減少心臟和肺臟劑量的3D列印個人化乳癌輔具，使用熱發光劑量計和底片，進行穿戴不同結構輔具之假體表面劑量量測實驗，評估可能出現的皮膚輻射效應，由此研究結果可得知使用直徑3.5 mm蜂窩結構輔具、直徑4.5 mm蜂窩結構輔具和實心填充10%輔具，在Hybrid 3D-CRT/IMRT、IMRT和VMAT放射治療技術下的表面劑量差異，以及較合適的輔具設計，提供往後臨床治療之參考。實驗結果顯示，在兩種輻射劑量計的實際量測下，直徑3.5 mm蜂
窩結構輔具因孔洞較大，單位體積線材較少，假體穿戴時接收的表面劑量較低，推測應用於臨床治療上，曝露後發生的皮膚反應將較輕微，故此種輔具設計可同時保有減少心臟和肺臟劑量的優點，避免輻射引致的副作用，也能盡量避免皮膚輻射反應。
應用於生醫系統之高效能學習計算架構及其實現
為了解決philips sc1999/70 am 的問題，作者呂宗哲 這樣論述：
本篇論文旨在探討高效能生醫學習計算架構的關鍵子系統。一般來說，學習計算系統的挑戰主要包含：1)訊號品質、2)高效能、以及3)在線處理能力。因此，本論文在高效能生醫學習計算架構的兩個關鍵子系統上，提出對應的架構與實現以克服前述之限制。在生醫訊號數位化子系統上，我們專注於逐漸趨近式(SAR)類比數位轉換器(ADC)之架構與實現，其中共包含兩個研究。在第一個研究中，我們提出一個綜合低電壓、低取樣頻率與低數位-類比轉換器(DAC)電容之方法以達成低功耗之性能。同時，我們也提出低漏電之增強式開關(Leakage Reduction Boosted Switch, LRBS)，以克服前述方法造成之漏電，
並進而提升以失真比(SNDR)與有效位元(ENOB)衡量之訊號品質。該研究以台積電(TSMC)之0.18微米製程製造之雛型晶片，其在0.5 V的供應電壓與1 KS/s的取樣率下，量測結果之功耗為2.5nW，而訊號失真比(SNDR)與品質因數(FOM)分別為56.05 dB與6.8 fJ/conversion-step。在第二個研究中，我們基於第一個研究的成果，提出提高取樣率之低漏電增強式開關(Sample-Rate-Enhanced Leakage Reduction Boosted Switch, SRE-LRBS)，以更進一步將取樣率由1 KS/s提高至100 KS/s，並同時保有低漏電之
性能。另外，我們在關鍵的比較器上採用交叉耦合的自我基極偏壓(Cross-Coupled Self-Body-Bias, CCSBB)，以提升在噪聲限制下之比較器操作頻率。該研究以台積電(TSMC)之0.18微米製程實現下，量測9顆晶片的平均結果顯示，在0.6 V的供應電壓與100 KS/s的取樣率下，功耗為490 nW，有效位元(ENOB)為9.00 bit，無雜散動態範圍(SFDR)為71.70 dB，其品質因數(FOM)為9.56 fJ/conversion-step。在生醫訊號計算子系統上，我們主要專注於高效能快速獨立成分分析(FastICA)演算法之架構與實現，其中包含了兩個研究。第一
個研究提出一基於浮點(Floating Point)運算之低成本快速獨立成分分析(FastICA)架構。透過兩個被重複使用的計算單元(PU)與基於格蘭史密特(Gram-Schmidt)的白化(Whitening)運算，我們可以有效降低硬體複雜度以達成低成本的目標。其中，包含可變頻道數(Variable Channel)、重新參照(Re-reference)、同步平均(Synchronized Average)與移動平均(Moving Average)的多功能(Multi-Function)特性更是提升了使用的彈性。此研究我們使用台積電(TSMC)之90奈米製程，以特殊積體電路(ASIC)實現，
晶片尺寸為1.43 mm^2。其在供應電壓為1V時，操作在100MHz下之功耗為19.4 mW。第二個研究展示了一個硬體相容的在線快速獨立成分分析 (FastICA)架構與實現。其中之在線在線快速獨立成分分析 (FastICA)演算法採用了資料重疊(Data Overlapping)、垃圾偵測(Garbage Detection)、頻道重排(Channel Permutation)、以及基於慣量控制的權重更新(Momentum-Controlled Weight Update)，以避免分離訊號在不同時間區塊下的通道次序(Channel Order)改變。該研究使用台積電(TSMC)之 90奈米
製程實現的結果，其晶片面積為1.469x1.469 mm^2，在供應電壓1V與時脈100 MHz下之功耗為65mW.