婦產科的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

Handbook of Neonatal Critical Care

為了解決婦產科的問題，作者Silverman, Gary A. (EDT)/ Kloesz, Jennifer (EDT)/ Azzuga, Abeer 這樣論述：

Neonatology is an expanding subspecialty with recent advances in treatment modalities and increased survival rates. With a better understanding of the pathogenesis of neonatal conditions, therapeutic and medical decisions are becoming more complex and require a multi-disciplinary approach. There

are several handbooks of neonatology currently available but none of them offer a comprehensive guide to neonatal care. This handbook offers a unique, multi-disciplinary approach to most of the disease states encountered in the neonatal intensive care unit. It includes a special focus on prenatal ca

re, delivery room management, transport, organ and system based neonatal disorders, a detailed approach to surgical problems in the neonatal intensive care unit and a guide to end-of-life care and ethical issues concerned.This handbook is edited and written by experts in each subspecialty, and will

provide a unique, comprehensive and multi-disciplinary approach to the diagnosis and management of common neonatal problems with easy-to-follow organ system outline format.

婦產科進入發燒排行的影片

卷積神經網路結合模糊演算法應用於陰道鏡檢之 子宮頸上皮內贅瘤輔助診斷

為了解決婦產科的問題，作者蔡智宇 這樣論述：

子宮頸癌為台灣女性好發性高的癌症之一，也因在演變成癌症前之病變徵兆不明顯，所以需仰賴定期抹片及陰道鏡檢查。抹片檢查結果有偽陰性之可能，故陰道鏡檢查變得十分重要，藉此及早發現癌情病變症狀並加以治療。因此運用深度學習的方法經由陰道鏡檢查影像來判斷子宮頸上皮內贅瘤的病變程度，再藉由病患身體相關的危害因子和陰道鏡檢概況來輔助診斷出病變程度。 本論文是以南部某醫學中心婦產科的陰道鏡檢查圖像為研究數據，並利用卷積神經網路將陰道鏡檢影像進行特徵擷取之訓練與學習，再透過指定病例影像對其組織變化概況評比相似程度，最後將相似程度和病患身體數據透過模糊演算法評估強化其子宮頸上皮內增生分級判定評估。

本研究將陰道鏡圖分別依輕度子宮頸異常增生、中度子宮頸異常增生及子宮頸原位癌三類為訓練數據，並隨機抓取三類中的陰道鏡影像為測試數據。根據實驗結果顯示子宮頸上皮內贅瘤的驗證準確率約達85.38%，透過卷積神經網路模型的病徵分級預估分析，結合病患身體數據強化預測病變程度，協助醫師避免主觀經驗判斷，也提供給經驗不足的醫生作為診斷參考，以達到輔助診斷，給予病患最適合的處置方式。

Guide to Antibiotics in Urology

為了解決婦產科的問題，作者 這樣論述：

The first-ever book on antibiotic treatment in the urological settingA quick and easy guide to consulting in everyday clinical practice A dedicated tool for easy and rapid consultation is included

即時通訊軟體衛教方案對於孕婦產程自我評估合宜入院待產之成效

為了解決婦產科的問題，作者葉芷馨 這樣論述：

研究背景：嘗試探討以現今普遍使用的社群軟體介入，協助指導產婦對產兆的認識，降低焦慮感並增進待產時的疼痛因應策略知識，降低過早入院而造成的醫療介入。研究目的：探討使用社群軟體對於孕婦分娩早期自我評估之教育方案介入後，評估產婦降低於家中待產之焦慮、疲憊感、辨認產兆、降低提早入院之成效。研究方法：採實驗性研究法，於北部某醫學中心婦產科門診進行收案，凡符合收案條件者進行隨機分派，分為實驗與對照組兩組，實驗組於實施社群軟體對於孕婦分娩早期自我評估合宜入院時刻指導，對照組則僅以待產須知指導單張。分別執行問卷量表調查，以評估孕婦分娩早期自我評估合宜入院時刻指導對於婦女之待產及分娩結果之成效。研究工具為結構

式問卷包括個人基本屬性調查表、情境-特質焦慮量表、疼痛及疲憊視覺類比量表、入院待產時機及分娩結果之資料，兩組各於妊娠35週以上的產檢日、產後兩天內填寫問卷量表，預計將資料以 SPSS 22.0 版電腦軟體進行鍵入與分析。期望未來能發展為一提供產婦諮詢的管道之一，進而使產婦及家屬擁有較持續性的產科照護。 研究結果：曾參加孕期教育課程57人(55.9%)、未曾參加孕期教育課程45人(44.1%)，實驗組與對照組於是否參加孕期教育課程、課程內容結果顯示兩組統計上有顯著差異。入院時子宮頸情形，其中子宮頸擴張程度，實驗組1.15±0.81公分，對照組0.67±0.85公分，統計上有顯著差異( p