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生醫影像處理 在 相太醫的復健門診-陳相宏醫師 Facebook 的精選貼文
👨⚕️去年底台北馬拉松剛結束,這幾周的病人有很多足底和膝蓋痛的病號,都是因為跑完台北馬才出現的問題,尤其是足底痛和足底筋膜炎的病人最多,包括馬拉松老手的足底筋膜炎的復發,以及一些很多新手初次罹患。
🏃足底筋膜炎的原因有很多,大多慢跑者當足底筋膜長時間因為過度使用、不正常足部的生物力學,造成足底筋膜承受過大的壓力而勞損,進而產生了發炎疼痛。
📌足底筋膜炎有三大症狀:
1:下床第一步腳後跟痛
2:走一下就不太痛
3:走更遠腳後跟就開始痛
再加上軟組織超音波的影像,如果發現足底筋膜的厚度變厚且有超過0.4cm,則可以確診足底筋膜炎。
📍急性的處理: 建議先休息、拉筋、口服一些止痛消炎藥搭配一些復健治療(超音波、雷射)
📍慢性的處理: 增生療法、震波、客製化鞋墊
👨⚕️臨床發現足底筋膜不會好的原因:
慢跑老手: 都是不想休息、覺得拉拉筋滾一下按摩球就會好、完全不想治療,堅持跑下去沒有減量,覺得自然就會好。
慢跑新手:一次的跑量太多、沒有足夠的訓練和運動前拉筋和熱身。
👉更多的足底筋膜炎的治療: https://crclinic072.com/disease/content/22
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生醫影像處理 在 民意論壇:聯合報。世界日報。udn tv Facebook 的精選貼文
#科技與人文
智慧醫療施仁術 醫療智慧存仁心
趙坤茂
因應智慧醫療浪潮,台大109學年起成立「智慧醫療學分學程」。本報資料照片
人工智慧技術日新月異,深度學習方法已在諸多領域橫掃千軍,成為勇冠群倫的佼佼者。
在醫療照護上,無論是醫學影像判讀、特定癌症診斷、遠距病患照護、醫療結果預測,乃至於流感疾病的預防上,人工智慧軟體都能藉由巨量資料分析,展現其快速精準的特長,適度支援臨床醫療的決策與執行。例如宏碁與台大醫院、諾華製藥聯手開發的「智視康—AI輔助診斷軟體」,近日剛獲衛福部核准為眼科用裝置,該團隊預期未來商轉時可望協助快篩糖尿病患的視網膜病變。
因應這波智慧醫療浪潮,台大醫學院與電資學院這學期合設「智慧醫療學分學程」,由自然語言處理專家陳信希教授領軍。課程主軸涵蓋在醫療照護及生醫產業具廣泛影響力的影像處理技術、數據分析方法、資訊系統與安全等面向,以培育智慧醫療跨領域人才,從而提升新世代醫療水平。
須留意的是,儘管人工智慧軟體在棋賽和益智競賽中皆已勝過人類,但這並不意味著智慧醫療軟體可以取代醫生或者超越醫生。前些年打敗Jeopardy!益智競賽世界冠軍的Watson機器,藉由吸納海量醫學病歷及文獻來支援醫療決策,溢美願景讓Watson火紅了好一陣子,可惜Watson理解複雜的醫學資訊時卻有看沒有真懂,這幾年在市場上跌跌撞撞,學到了痛苦教訓。
何況深度學習方法的透明度及可解釋性往往不足,有時可能產生顛三倒四的結果,而人命關天,一旦出事,該由誰負責?
最新一期Nature Medicine即聚焦於醫療照護導入人工智慧的規範,依指導方針建立可適度監控的機制。為了要跨越人工智慧鴻溝,專家建議可考慮分三階段處理,第一階段關注資料存取的權限及安全,第二階段為毫不影響醫療決策的沉默觀察期間,第三階段才以臨床試驗檢視其優越性及通用性。
雖然當今人工智慧的理解力和洞察力仍遠遠不如人類醫師,但其軟體的精算能力和機器手臂的精準功力已是臨床好幫手,相信假以時日,智慧醫療必能在精準醫療和健康照護上有更出色的貢獻。
當我佇立醫院梯間仰望楊英風大師的景觀浮雕「痌瘝在抱」時,不禁聯想到一段醫師誓詞「病人的健康應為我首要的顧念…我將不容許任何宗教、國籍、種族、政治或社會地位等因素來干擾對病人的職責。」
智慧醫療帶來更精湛的醫術,而醫病醫心,問診仍應回歸人本的醫療智慧。期盼未來任何人就醫,無論有沒有關係,都沒有關係,那就功德圓滿了。(作者為台灣大學資訊工程系教授)
生醫影像處理 在 醫環許靖涵生醫影像處理- 清華大學板 - Dcard 的必吃
醫環許靖涵生醫影像處理. 清華大學. 2018年3月4日19:00. 星期三的課到現在還沒上過(´;ω;`) 由於是要跨系選修想請問一下有沒有醫環的同學知道許靖涵老師或這門課的評價 ... ... <看更多>
生醫影像處理 在 中原大學生物醫學工程學系- 歡迎碩專同學選修下列課程 的必吃
歡迎碩專同學選修下列課程: -數位訊號處理(徐良育老師3-EFG) BE633r , -數位影像處理(胡威志老師1-78C) BE629r , -醫用電漿技術(王明誠老師2-EFG) BE700r , -藥物劑型 ... ... <看更多>
生醫影像處理 在 [請益] 想請問有關於醫學影像處理- 看板Soft_Job 的必吃
各位先進好
小弟現在是生物相關某系的學生
因為對於現在學的東西實在比較沒有興趣 而在因緣際會下接觸了計算機科學
也開始寫程式 開始做專題
現在跟著生醫電資資訊組的老師作影像處理(老師是資工系的老師)
也學得很開心
現在也在研讀一些DIP的算法 並且試著使用VC來實現
之後也打算往這方向研究
只是
雖然老師說生醫在未來有不錯的前景 但是小弟身為生物背景的人
都知道這方面有許多仍須解決的困難
台灣目前也沒有有前瞻性的企業肯砸大錢投資 更遑論有很好的收益
所以
我的想法是
要進可攻 退可守
如果醫學影像真的還是沒發展 我念完研究所也是要到資訊業電子業
我想請教的是
如果是要進入一些有在作影像處理的公司
我需要在研究所加強甚麼額外的能力?
(研究所的修課我的大約想法是修演算法 影像處理 資料結構 DSP 一些編碼課程
旁聽資工系的大學部課程
還有一些數學系的課程像是代數導論 學些硬體如單晶片8051
我也不排斥延畢一年多學東西)
因為大學部不是電資相關 所以我很用心想學
其實在現在大三就已經在學程式 把機率 線性代數 信號與系統 傅利葉 學好(但是都自修
也是為了銜接研究所能有更好的表現
謝謝各位先進的指導!!!!
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