ap view醫學中文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

蘇聯解體後台俄關係發展之研究（1992-2020）

為了解決ap view醫學中文的問題，作者戴偉丞 這樣論述：

我國與俄羅斯的交往，於蘇聯解體後也漸漸地展開，而兩國的外交政策也因冷戰的結束，開始有所變化。中華民國與俄羅斯聯邦在蘇聯解體後的後冷戰時期的外交政策發展，我國方面包含李登輝、陳水扁、馬英九及蔡英文，在俄國方面則自葉爾欽、普丁以及梅德韋傑夫也因此台俄關係在不同的時空背景下，因著兩國不同領導人所提出的外交政策概念的交集當中穩定地成長。即便對俄關係、對台關係皆並非為兩國的重點推進項目，同時又因俄羅斯聯邦所簽屬的《俄羅斯聯邦與台灣關係條例》無法展開正式的、官方的互動，但仍亦步亦趨地在不同領域中擴展交流的層面以及加深互動的深度。本文旨在將台灣與俄國在蘇聯解體後，從兩國的外交政策理念當中找到交集，包括「李

登輝－葉爾欽時期」、「陳水扁－普丁時期」、「馬英九－梅、普時期」以及「蔡英文－普丁時期」，並且綜合整理雙邊在政治互動、經貿往來以及教科文交流三方面的觀察與研究。

結合物件定位與特徵萃取網路技術應用於醫學乳房攝影擺位評估

為了解決ap view醫學中文的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

目的:乳癌是台灣女性的高發癌症，於早期診斷出結果，對於後續的治療有著至關的重要性。乳房攝影術是最具醫學證實可以有效提早發現的方法，但拍攝影像品質將影響後續醫師檢驗結果。因此本研究將以影像處理、物件追蹤與實例分割等技術來進行拍攝擺位評估，從而協助醫療人員控制拍攝成像品質，以減少後續醫師不易判讀之問題。材料與方法:本研究使用的資料集之機構審查委員會(Institutional Review Board, IRB)編號為KMUHIRB-E(II)20210075，研究使用資料由高雄醫院提供479位受試者X光影像。將醫療影像檔進行影像前處理，透過Yolo-v5模型進行定位、Mask R-CNN(Ma

sk Region-Convolution Neural Network)模型進行分割與Convmixer進行影像分類，完成定位標準評估。完成評估項目包含PNL(Position Nipple Line)定位檢驗、胸大肌凹凸檢驗、皺褶陰影判斷、乳腺呈現完整度分級。結果:本研究使用物件定位模型，於胸大肌與乳頭物件偵測AP(Average Precision)達0.995與0.863，對PNL計算ICC相關分析皆達0.98。相較於定位標準，本研究使用影像分類模型，能更直接辨識乳腺呈現的完整性。在CC影像ACC達到0.8，分級AUC平均達0.91，MLO影像ACC達到0.74，分級AUC平均達0.8

4。