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骨細胞圖譜與體外培養

為了解決細胞圖的問題，作者朱國英（主編） 這樣論述：

本書以生動直觀的骨細胞圖譜入手，輔以骨細胞培養的最新研究進展，概括了骨細胞培養技術、骨細胞形態、生物學功能和基因分子調節機制以及生物力學、電離輻射、增齡衰老等細胞效應、病理改變、藥效研究的最新進展，直觀且系統地展現骨細胞體外分離培養技術、鑒定、功能檢測的新技術與理念。本書分三部分：第一部分為骨細胞圖譜，涵蓋了成骨細胞、骨陷窩細胞、破骨細胞、骨髓間充質干細胞/腎小管上皮細胞的培養/共培養技術，書中所有照片均為作者實驗室或本人制作的照片，包括了光學顯微/掃描電鏡/透射電鏡/激光共聚焦鏡照片、不同功能狀態（靜息、活躍、衰老等）、不同病理形態和結構、骨細胞照片等，共200余幅。第二部分介紹骨細胞體外分

離培養技術、鑒定、功能檢測技術與方法，包括不同標本來源（大鼠/小鼠/人，骨骼/骨髓/外周血等），不同方法（酶消化法、組織貼塊法、誘導培養法等）。第三部分為骨細胞體外培養技術在骨細胞病理學和藥效學研究中的應用，着重介紹骨質疏松等代謝性骨病的成骨、破骨細胞的病理機制及其藥效機制的最新研究進展，尤其是骨細胞增齡衰老病理改變、力學作用的骨細胞效應、骨細胞病理的基因與分子機制、骨陷窩細胞的形態和功能研究等最新進展，概括和研討了作者的學術認識和論點。朱國英，博士，研究員，博士生導師，復旦大學放射醫學研究所放射衛生部主任。近年主要從事有關輻射與環境因子致骨礦鹽損傷效應與機理、腫瘤骨轉移病因機理、放療后骨損傷

病理機制研究等。專業特長為骨代謝基礎研究，尤其在現場流行病學研究設計和統計學分析、骨細胞培養、骨形態計量和骨代謝動物模型等相關研究方面有一定特長。經過近年的努力，已建立起以骨代謝基礎研究為特色、在國內具有一定影響力的環境因子與輻射骨毒理學研究室。

細胞圖進入發燒排行的影片

肺炎影像資料的維度縮減分析方法

為了解決細胞圖的問題，作者吳怡萱 這樣論述：

肺炎是現今導致全球成年人死亡的嚴重疾病之一，常見的肺炎是由病毒或細菌感染所引起，感染肺炎的肺泡在X光當中會呈現白色的影像。本論文的目的為使用維度縮減方法去做肺炎X光的分類，期望能夠將影像使用降維的方法將有無肺炎資料做好的分類。 本論文資料來源為kaggle中由Kermany, Daniel；等人 (2018) “Labeled Optical Coherence Tomography(OCT) and Chest X-Ray Images for Classification” 所得肺部X光影像，X光影像選自廣州市婦女以及兒童醫療中心1至5歲兒童患者，共得在訓練集的資料為5216張影像

，測試集資料為624張影像。 在做降維度分析前，先對影像作前處理，在前處理當中使用的方法為U-Net，目的是將影像能夠抓出特徵，強化所需的目標影像。做完影像的前處理後，影像呈現大小為256*256，維度為65536，之後再將影像做降維度的處理。方法中又分為線性降維以及非線性降維。在線性降維方法中，本論文當中使用的是主成分分析另外在非線性降維方法中，本論文中使用的是核主成分分析以及等距特徵映射。在降維過後，使用的分類模型分別為支援向量機，以及 K鄰近演算法，最後以正確率判斷其分類的好壞。 結果得知，在此資料中，運用線性降維以及非線性降維之結果上而言，正確率差距不大，但使用線性降維花費

時間較短，因此，使用這份資料而言更適合用於線性降維之方法。

漿膜積液細胞圖譜新解及病例分析

為了解決細胞圖的問題，作者吳茅（主編） 這樣論述：

卷積神經網絡（CNN）與傳統圖像處理在瘧疾和急性白血病疾病分類中的比較

為了解決細胞圖的問題，作者安沙帝 這樣論述：

AbstractCerebrospinal fluid, Chest X-Ray, blood smear analysis, and bone marrow examination are several standards to uphold the diagnosis of some diseases. The most important how to uphold leukemia and malaria disease has counted the total numbers of white blood cells (WBC) under a microscope. The

several procedures and standards of how to uphold the diseases were not comfortable to do caused a time-consuming and tedious process. Nowadays there are many pieces of research in recent years that have tried to solve the problem of how to uphold and diagnosing quickly the diseases. This research p

aper proposed a comparative study of convolutional neural network (CNN) and traditional image processing within cell imagery extraction. The types of diseases that we did in this research are Malaria cell classification (infected and uninfected) and Acute leukemia disease (ALL and AML). In case of t

he Malaria cells classification we got high accuracy about 95%, with simple four layers of the CNN. At the end of this research, we can conclude that a convolutional neural network (CNN) better a method for image classification in big data cases compared with traditional image processing. The accur

acy of those experiments in CNN-Malaria has satisfactorily achieved accuracy above 95% while Acute leukemia-LVQ.1 got accuracy about 73% with traditional image processing.