冰冷的城市需要更多的綠手指論文書籍站
paralysis發音的問題，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
paralysis發音的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦湯佩芳,黃正雅寫的 物理治療師教你 巴金森氏症病人的運動 可以從中找到所需的評價。
另外網站外轉神徑麻痹abducens paralysis 音標讀音英語翻譯英文例句也說明：1. Clinical research of correlation factors of abducens nerve paralysis in 47 hospitalized patients;. 外展神經麻痹住院患者47例的相關因素分析. 3) ...
國立交通大學 生物科技學系 鄒永恩、柯立偉所指導 林文揚的 以電腦程式分析單側聲帶麻痹患者短期與長期自體脂肪注射手術之預後情形並建立臨床聲音診斷指標 （2019），提出paralysis發音關鍵因素是什麼，來自於單側聲帶麻痹、自體脂肪注射手術、嗓音分析儀、聲音評估參數。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 電機工程系碩士班 丁英智所指導 顏承宇的 運用視訊及音訊感測之非正常人顏面族群的發音照護系統設計研究 （2018），提出因為有 三維感測影像、非正常人顏面族群、特徵擷取、動態時間校正、卷積神經網路的重點而找出了 paralysis發音的解答。
最後網站paralysis - 例句_2022最新英文解释词典 - 英语单词- 新华字典則補充：英语单词大全为您提供2022 最新英文单词paralysis的解释，paralysis相关词组，paralysis ... 的意思paralysis的翻译paralysis的解释paralysis的发音paralysis的同义词 ...
物理治療師教你 巴金森氏症病人的運動
為了解決paralysis發音 的問題，作者湯佩芳,黃正雅 這樣論述：
這是國內第一本，針對巴金森氏症病友的居家運動書籍，針對病友們常見的各項動作障礙，提供合適的運動處方，詳細的文字配合插圖解說，介紹的運動相當淺顯易懂，讓病友與家屬們都很容易上手做運動。做運動，除了要有正確的動作指引，最重要的是持之以恆的運動習慣。 病友若能好好地接受藥物與物理治療，保持運動的好習慣，維持10-15年以上的獨立自主生活，在目前醫療與健保發達的時代，應該是不難達到的。巴金森氏症是種退化性神經疾病，好發於中老年族群。肢體抖動、僵硬、動作緩慢、肌力減退、平衡與步態不佳、與常跌倒是影響病友日常生活功能與生活品質的主要原因。本書針對不同分期巴金森氏症病友設計各類
運動與活動指引。期望除了用藥物控制以外，病友們能藉由適當的運動訓練，延緩功能退化與提升生活品質。 對巴金森氏症病友而言，物理治療師在評估過病友的肌力、肌肉張力、關節活動度、靜態與動態姿勢控制與平衡能力、行動能力如翻身、坐起、站起與坐下、走路與轉彎等功能之後，會為每位病友設計「量身訂作」的個人化運動處方箋，也會教病友怎麼做這些運動才正確。即使已服藥物來改善症狀，病友還是要規律運動，因為規律運動加上規律服藥，才能較有效的延緩退化，讓患者維持較好的動作功能與生活品質，比只靠藥物或只靠運動都好。
以電腦程式分析單側聲帶麻痹患者短期與長期自體脂肪注射手術之預後情形並建立臨床聲音診斷指標
為了解決paralysis發音 的問題，作者林文揚 這樣論述：
目的：本研究的目標是改善耳鼻喉科常見發生疾病，神經性器質性語音障礙單側聲帶麻痺（UVFP）的診斷和預後。單側聲帶麻痺（UVFP）造成聲帶閉合不全，是一種聲帶障礙的常見問題。單側聲帶麻痺的正確治療方法之一是通過注射各種物質來增強聲帶。聲帶中的脂肪自體移植具有聲帶組織相容性好的優點。本部分研究的兩個主要目標是：首先，在自體脂肪注射手術3個月後，通過MDPV程序找到可靠的UVFP語音參數作為預後指標。其次，我們在病人術後12個月，比較主要語音參數，如F0，Jitter，ShdB和NHR，以分析患者長期注脂手術的結果，並且分析特定因素(性別、年齡、BMI)是否會影響預後情況。本研究結果可以幫助耳鼻喉
科醫生，日後針對單側聲帶麻痺患者診斷上作出更精確的判斷，將來朝向個人化治療聲帶疾病之目標邁進。方法：在聲帶自體脂肪注射手術前和術後(3個月，12個月後)，通過多維語音程序（MDVP）記錄並分析UVFP患者的聲音。結果：在術後個月的分析中，語音參數Jitter（1.86±1.16，％; p值= 0.032）和ShdB（0.38±0.08，dB; p值= 0.041）在母音/ a /中顯示出統計學意義。總體而言，藉由自體脂肪注射手術12個月後，可以改善73名患者的總體發音表現。男性與女性的比較顯示，女性通過手術獲得的Jita優於男性（女性：174.50±100.58 Hz；男性：294.82±25
3.65 Hz； p
運用視訊及音訊感測之非正常人顏面族群的發音照護系統設計研究
為了解決paralysis發音 的問題，作者顏承宇 這樣論述：
基於市面上所流通的語音辨識系統，皆開發給正常人顏面族群使用，而現今社會中還是有存在少數的語言障礙族群，其市面上所設計的語音辨識系統並沒有考量到顏面神經失調的患者，因此，對語言障礙族群來說相當不便。對此本研究提供一個友善的語音辨識系統，能夠針對患有非正常人顏面神經失調的特定使用者進行訓練調整，以達到符合自身的語音辨識系統。在研究方法中，分別同時擷取特徵值、語音檔和臉部視訊圖像，設計「動態時間校正(Dynamic Time Warping, DTW)樣本比對」和「卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)深度學習」兩種不同的計算方法進行探討，此研究應用可以
提供給非正常人顏面族群及照護師一個客觀參考的數據，本論文運用前述的方法發展非正常人顏面族群的「顏面程度檢測」和「單字發音辨識」等兩種照護應用。動態時間校正樣本比對方法主要是藉由三維影像感測器擷取的臉部原始骨架座標，將臉部座標轉換設計成特徵值。特徵值是由「距離」和「面積」兩種類型特徵所設計，在這兩種類型特徵中各設計10維特徵值，總合設計20維特徵值。將所設計的特徵值運用動態時間校正進行資料比對，透過比對來檢測非正常人顏面程度及單字發音辨識，並且，在此部分研究中，動態時間校正比對所計算出的樣本差異距離值可提供作為設計非正常人顏面程度分級的重要參數。卷積神經網路深度學習方法則是使用VGG架構中最多層
的VGG19，整個網路的架構包含16層卷積層、5層池化層及3層全連結層。深度學習是藉由感測器擷取臉部固定位置的視訊及語音圖像，利用視訊及語音圖像運用VGG19架構進行顏面程度檢測及單字發音辨識，在卷積神經網路中設計四種不同的資料庫進行單模式資料CNN性能辨識及前述不同單模式CNN之資料融合評估。在本論文的實驗中，本研究將非正常人顏面族群分為「左臉」及「右臉」辨識性能的計算，同時，由於本研究設計為單一個人專屬的照護系統，而最後的平均辨識性能是10位不同使用者的平均辨識結果。在運用動態時間校正進行本論文所設計20維影像感測特徵值的研究方面，「左臉」及「右臉」非正常人顏面程度的平均辨識性能分別為84
.49%和84.44%，「左臉」及「右臉」非正常人單字發音的平均辨識性能分別為83.38%和82.77%；在卷積神經網路實驗中，本論文利用視訊及語音圖像分別設計四種不同的單模式資料庫進行CNN的性能評估，其中，在顏面程度檢測和單字發音辨識，利用視訊圖像模式資料皆達到性能最佳，「左臉」及「右臉」的非正常人顏面程度平均辨識性能分別為99.14%和98.59%，另外，「左臉」及「右臉」非正常人單字發音的平均辨識性能分別為95.25%和92.36%。