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東海大學 工業工程與經營資訊學系 翁紹仁、趙偉廷所指導 蔡雨利的 使用人工智慧輔助診斷Müeller Weiss Disease之成效 （2021），提出tooth fracture中文關鍵因素是什麼，來自於Müller Weiss Diseases、卷積神經網路、機器學習、罕見疾病。
而第二篇論文崑山科技大學 機械與能源工程研究所 張育斌、周煥銘所指導 王祥宇的 傳動元件基材改質及輔助給油之磨潤研究 （2021），提出因為有 傳動元件、極壓條件、感應硬化、輔助潤滑、磨潤的重點而找出了 tooth fracture中文的解答。
使用人工智慧輔助診斷Müeller Weiss Disease之成效
為了解決tooth fracture中文 的問題，作者蔡雨利 這樣論述：
Müeller Weiss Disease（MWD）是種罕見、容易被忽略且鮮少人研究的疾病，會有足弓減少且中足疼痛的問題，非專科醫師或醫療資源缺乏之偏鄉地區常常容易誤診，一旦不早期發現早期治療，將會造成骨頭不可逆的壞死而導致足部畸形，後期只能通過關節融合手術來治療，進而造成健保的支出大幅增加，對於病患後續照顧及生活品質影響甚劇。本研究使用Google Teachable Machine（GTM）及Medical AI Aggregator (MAIA)兩種機器學習模型，探討其對於困難診斷罕病上診斷的成效。研究結果顯示經過專業人員Segmentation後GTM準確率達91%， MAIA更達到
98%，由此得知這兩種機器學習模型針對罕病這類資料數不多的醫療影像辨識有著優秀的能力，臨床醫療影像系統能夠結合AI快速且不會漏看的優點，增加罕病的確診率、達到早期診斷早期治療、降低健保及醫療支出、提升病人生活品質之目的。
傳動元件基材改質及輔助給油之磨潤研究
為了解決tooth fracture中文 的問題，作者王祥宇 這樣論述：
傳動元件在極壓條件所承受之負荷遠大於在一般工具機上所使用的情況，由於滾珠與軌道之間的接觸應力相當大，容易因此造成大幅變形與嚴重磨耗。所以，利用熱處理技術以提升整體磨潤性質，就成為在高負荷條件下所使用之傳動元件的設計重點。因此，本研究先探討合金鋼經「線上感應熱處理」後的抗磨耗與低摩擦性能，並與經「傳統熱處理」後的低碳合金鋼進行完整的比較，以「感應取代傳統熱處理」為研究目標。並且，針對潤滑油在極壓條件對傳動元件基材之輔助潤滑進行研究。潤滑策略將採取「輔助給油」與「最佳化油量」並重的模式，同時兼顧「潤滑油品的影響」，並以「低摩擦、抗磨耗」為研究目標，進而達到「節能及延長使用壽命」之目的。