中原大學醫學工程研究所學位論文
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摘 要 造骨細胞主宰骨質形成的調控，在發炎反應中造骨細胞（osteoblast）的增殖、分化及與蝕骨細胞間的作用是骨質形成中很重要的步驟，一旦造骨細胞分化不足或受活化的蝕骨細胞數目過多，骨質的生成與骨質密度將會降低，嚴重地影響骨骼生長修復的情形。 本研究利用天然物-槐花經溶劑萃取成黃酮類萃取物槲黃素（Quercetin），於體外的細胞培養實驗模式觀察其對造骨細胞（MC3T3-E1）活性的作用，再利用脂多醣誘導造骨細胞分泌發炎調節因子（NO2-/NO3-、IL-6、IL-1β）模式，分別加入槲黃素與維生素C共同作用，探討對發炎調節因子影響，期望釐清槲黃素與發炎調節因子之間的作用，將來對於治療骨骼疾病的天然藥物方面有所貢獻。 本實驗分為兩階段，首先先測定槲黃素（0.1~100μM）對造骨細胞存活率（12、24、48與72小時）及造骨細胞分泌鹼性磷酸酵素（48小時）的影響。再利用特定濃度的脂多醣（5μg/ml）誘導造骨細胞分泌發炎調節因子（NO2-/NO3-、IL-6、IL-1β）的模式，分別加入槲黃素與維生素C共同作用48小時，探討對發炎調節因子的影響。 研究結果發現，在細胞存活率測試（MTT ASSAY）顯示從天然物萃取出之槲黃素，在低濃度的劑量（0.1~1μM）下加入造骨細胞中培養72小時後有促進造骨細胞增生的效果，以1μM的濃度其增生率最高；而由鹼性磷酸酵素（ALP）的含量測定，添加0.1μM~5μM的槲黃素至細胞中共同培養48小時後，ALP含量大約增加了20~40%，以濃度為1μM的效果最顯著。因此，本研究發現從槐花萃取出之槲黃素在濃度為0.1~1μM下可促進造骨細胞增生與分化。 第二階段探討槲黃素對造骨細胞分泌發炎調節因子的影響，研究結果顯示，濃度0.1~5μM的槲黃素均有抑制造骨細胞分泌NO2-/NO3-、IL-6的現象，分別抑制40﹪與30﹪的生成量。而添加脂多醣（5μg/ml）誘導造骨細胞後發現，0.1~5μM的槲黃素均可抑制由脂多醣誘導造骨細胞所分泌的NO2-/NO3-與IL-6。最多可抑制兩者的產生達40﹪與50﹪；而濃度0.5~5μM的槲黃素可抑制IL-1β的產生達32﹪。對照加入維生素C（100μM）至脂多醣活化的造骨細胞共同培養作用下，發現維生素C也可抑制脂多醣誘導造骨細胞所分泌的發炎調節因子產生，但此抑制的效果較槲黃素差。
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臨床上剛進行心臟手術後的病人經常發現的臨床問題是低血壓(心臟血液輸出量低於全身脈管阻力)，對於這些循環疾病高危險群的病人則必須更加詳細了解其血液循環的狀態。量測心臟血液輸出量(心輸出量)多以插入心導管的方式進行體內測量，而近年來大多學者開始研究以非侵入式的心輸出量測量方法，例如以指示劑稀釋法、超音波都卜勒法等測量方法。 有別於傳統超音波都卜勒測量流量方式，本論文以時域訊號測量流量，設計開發一套超音波量測血液流量系統；主要硬體電路包含5 MHz超音波激發接收電路、訊號數位化與介面傳輸電路等，軟體程式可進行訊號分析、即時顯示等。並且透過流管實驗驗證本系統之可行性與穩定性，並且使用不同血容比25 %至55 %在流量62 ml/min 至437 ml/min，探討血容比與流量的關係。 實驗結果中，本量測系統對於液體密度變化的靈敏度為5.38，具有0.99的線性相關係數，並和美國Stanford Research Systems公司出產的SR844 RF Lock-In Amplifier儀器測量之結果有相似的趨勢。動態實驗結果中，注射劑的體積和濃度正比動態曲線下的面積。血容比高所量測的流量會相對小於血容比低的流量值，因為血容比高表示紅血球的密度大，導致黏度增加流量降低。
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頸動脈狹窄是引起缺血性腦中風的重要危險因子，傳統評估方法不論是血管動脈攝影或是都卜勒超音波，核磁共振血管攝影，都有其侷限性以及耗時較長的缺點。證據顯示，同側臉部溫度的測量，可以反應同側血流量以及血流分布變化。本研究的目的是在利用紅外線攝影機拍攝人臉的熱影像，藉由影像處理和分析的技術來評估病人頸動脈的狹窄程度，作為腦中風病發的預測。 本實驗利用紅外線攝影機拍攝醫院腦血管住院病患的側臉熱影像，利用USB介面擷取灰階JPEG熱影像檔案到電腦儲存，並用Borland C++ Builder 6.0為開發工具建構分析影像的系統，選取臉部影像的臉頰、額頭、下顎等部位，計算其平均溫度和各部位溫度分布的標準差，探討其相關係數，以預測病患頸動脈的狹窄程度。 本研究分析依據ICA Flow超音波流速頻譜將25個病例分為阻塞低於50%和阻塞高於50%兩個族群。結果發現:阻塞大於50%的病例臉頰四周的部位平均溫度會比嘴唇以下的下顎部位之平均溫度明顯降低，而且臉頰部分的溫度分布標準差也會比較高；阻塞程度低於50%的病例臉部溫度分布則比較均勻，而且左右臉對稱性高。將下顎部位及臉頰部位的溫度差和根據NASCET標準計算出的頸動脈ECA阻塞程度作線性關係比較，發現ECA阻塞程度越高的病例，其臉部的溫度差距也越大。 藉由紅外線熱影像的檢查方法雖然還不能精確的決定阻塞程度超過50%的臨界值，但是相較於都卜勒超音波檢查方式時間明顯的縮短而且過程中不需接觸病人的身體。未來希望延續推廣此類方法，進一步增加病例，利用上述結果建立資料庫，可以有效作為快速評估頸動脈血流的篩檢性方法，並做為未來臨床事件追蹤的基礎。
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目前使用X射線來進行醫療診斷的需求日益增加，同時對於影像的品質也日益重視。由於X光管的跟效應會造成影像惡化現象，進而影響影像之判讀。本研究之目的，為瞭解跟效應的分佈情況及發展一處理系統來改善其產生之影像。 在研究中，由不同整流系統及陽極靶角度的X光管，在不同的管電壓和管電流下來照射軟片。計算由軟片上所產生的黑化度偏差來評估跟效應，並探討所造成的影像惡化，然後使用均勻化修正來補償復原影像。在跟效應探討中，X光管設定於20mAs，並改變管電壓於50至120kV的範圍:發現採用單相全波電源供應系統者，其跟效應對軟片黑化度所產生的偏差，於靶角度為17度者，其範圍介於3％至6.09％。陽極靶角度為12度者其黑化度偏差範圍介於8.03％至12.89％。採用靶角度為17度的變頻電源供應系統者，其軟片黑化度偏差範圍則介於2.14％至3.85％。在管電壓90kV管電流於50至500mA的設定範圍:採用全波高壓直流供應系統者，其跟效應所產生的黑化度偏差，於靶角度為17度者，其範圍介於1％至3.6％。陽極靶角度為12度者，其黑化度偏差範圍介於4.5％至11.5％。採用靶角度為17度的變頻電源供應系統者，其軟片黑化度偏差範圍則介於3％至4.2％。平均而言，改變管電流其跟效應的變化較大。改變管電壓其跟效應的變化較不明顯。變頻電源供應系統者，其跟效應變化現象較小。12度陽極靶之跟效應變化較17度為大。 在影像復原探討中，使用改良後均勻化修正方法後：於17度陽極靶變頻系統所產生的影像灰階平均及標準偏差由46336±509改善至46336±285。於12度陽極靶全波系統所產生的影像灰階平均及標準偏差由36862±860改善至36862±287。因此對不同系統其標準偏差均可明顯下降。此影像處理時間約需2至3秒，對於改善跟效應影像所需時間單相全波與變頻則沒有明顯差別。 由實驗結果顯示，在不同高壓直流供應系統，所產生的跟效應對軟片黑化度的偏差影響不同。12度陽極靶之跟效應變化較17度為明顯。在影像復原上使用均勻化修正對於12度與17度X光陽極靶所產生的影像都可有效的改善影像品質。此方法未來將可應用於醫療影像儲存暨傳輸系統(PACS)中的X光影像系統。
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IRES擁有核醣體內部進入的特點，可以啟動與傳統不同的轉譯起始途徑。這個特性除了提供控制轉譯的方法，同時也是RNA不轉譯區調控基因表現的一個例子。讓生物學家感興趣的是，究竟還有多少在結構上類似已知IRES的序列存在序列資料庫之中？本研究使用生物資訊解析RNA結構，希望幫助生物學家找出這個問題的答案。 本研究探討目前預測及比較RNA二級結構的方法，並且串接現有的RNA生物資訊工具，完成搜尋RNA二級結構的系統。系統首先利用RNALfold程式，由一級序列預測小區域內較穩定的RNA二級結構，再使用RNA Align程式，將預測的結構比對已知的IRES結構，藉此搜尋潛在的IRES序列。 本研究為瞭解系統的特性及評估系統搜尋IRES的能力。首先測試在四個已知具有IRES的病毒全基因中尋找長度為205個鹼基的腸病毒71型IRES Domain IV，被搜尋的目標包含腸病毒71型、牛腸病毒、鼻病毒以及C型肝炎病毒，結果顯示這樣的設計能夠找到腸病毒屬IRES序列的位置。 另外針對UTRdb Virus 5’ UTR搜尋長度為206個鹼基的C型肝炎病毒IRES Domain III，結構預測程式的最大預測結構長度參數分別設定為100，250以及400個鹼基，隨後進行結果的正確率統計，結果發現當最大結構長度參數設為250時，能夠找到最多的HCV以及Pestivirus IRES。此外，在去除黃病毒科的結果以後，發現Simian Picornavirus 12以及Porcine Enterovirus 8在5’端UTR有結構與搜尋目標相似，而且序列比對的相似度可達40%的結構出現，這些序列片段是否真的具有與HCV IRES相同的功能，可待更進一步的實驗證實。
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一般而言觀察次細胞結構及蛋白質型態須仰賴研究人員以目視的方法來比對判斷所取得之細胞影像，辨識正確率與研究人員的經驗成正比。本研究以數位影像處理的方式擷取螢光細胞影像的幾何特徵，再運用統計分析建立決策分類樹萃取辨識法則，其目的在建立一套自動化的螢光顯微影像辨識系統，來縮短研究人員的訓練與實驗後需觀察樣本的時間，以提升相關生物科技之研究效率。 研究方法是將影像先作比例與灰階度的正規化，再將影像二值化處理，最後抽取出二值化影像上的幾何特徵，利用統計分析來學習樣本的特徵數據，建立出決策分類樹來做為鑑別法則。 研究結果以國內CSMU(中山醫學大學)所提供八種次細胞結構(細胞核、細胞核仁、高爾基體、過氧化?體、粒腺體、肌動蛋白、微小管、內質網)學習建立決策分類樹後，對全部樣本八百七十五張影像作辨識，辨識率有90.6%的辨識正確率。使用國內所建立的決策樹來測試國外EMBL(德國海德堡的歐洲分子生物實驗室)所提供五種次細胞結構(細胞核、高爾基體、粒腺體、微小管、內質網)三百一十九張影像測試有78.4%的辨識正確率。而將國內外樣本混合再學習重建決策分類樹後，對於混合樣本一千一百九十四張的辨識率可達86.6%的辨識正確率，證明系統已有輔助實驗參考的價值。
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摘 要 在臨床醫療復健上，電刺激治療患部來達到鎮痛、舒緩神經肌肉、促進改善患部血液循環已漸成為主要復健療程之一。在目前電刺激治療過程中，除了達到降低患部疼痛感的目的外，刺激作用還會伴隨其他知覺感受器產生適應性的問題，這將會造成患者知覺感的暫時喪失，知覺感受能力的降低，此情況對患者來說是危險的。本論文目的，希望發展一套刺激系統來進行電刺激治療，利用音頻多變動頻率的刺激方式來改善知覺適應性的產生。 在論文中為檢驗以音頻刺激的方式來改善知覺適應的問題，設計一套電刺激對比實驗，經由38位受測者進行TENS、單頻刺激以及音頻刺激這三種刺激方式，從實驗數據中來探討這三種刺激對知覺適性的影響與刺激舒適程度的比較，實驗結果可推斷出以音頻刺激相較於另兩種刺激方式更能有效的改善知覺適應的情況發生，且在刺激舒適度的主觀感受上受測者接受度也有較佳的表現。 基於實驗結果音頻刺激能有效降低知覺適應的發生，利用相同原理設計一套以電腦為架構基礎的音頻刺激系統，系統整合應用PCI界面、單晶片（8051）控制以及MP3音頻壓縮等技術，來達成音頻刺激方式。藉由此系統，期能提供在學術上針對音頻刺激各參數能更深入的實驗設計及討論。在臨床應用上，能讓病患在不忽略刺激知覺感的情況下來進行電刺激能量的科學量化，避免電刺激意外的發生。在未來，更希望能建立電刺激療程處方資料，真正落實電刺激的科學量化。
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本研究目的在於發展一套軟體分析工具，利用食道超音波影像重組後之四維網格模型（三維＋時間變化）觀察心內膜壁運動與心室運動形態。分析工具包含利用動態邊緣圈選 (Active Contour)所有時序、角度邊緣，並將空間點轉換後所有角度左心室邊緣組成三維立體模型，再將長軸與短軸等份分割構成含有時間的四維立體網格模型，藉由不同時序的參數變化來觀察左心室有問題區域。 由於超音波影像沒有標籤(tag)來做為空間上定位，本研究利用多時序、多角度的影像特性，藉由最小搜尋角度與最近距離的方法來追蹤心內膜壁可能的移動距離與方向，並且利用曲率值來觀察三維立體左心室形態上的變化。由於搜尋到的邊緣對於網格重組與參數計算有顯著的影響，因此更利用Mitral Annulus Line來代替影像之腔室瓣膜改善Snake演算法所造成圈選上的失誤，觀察Mitral Annulus Line 之定位可使邊緣更貼附於影像邊緣，提供更準確的容積運算。利用正確邊緣搜尋的優點，本研究提供左心室形態分析參數與心室壁運動參數分析，藉由牛眼圖（Bull’sEye）的方式來觀察，並將有問題區域以顏色貼圖於立體模型上，標示左心室運動異常之部位。 由統計XY軸在不同時序下移動距離分佈在-0.3cm~0.3cm，相較於整個心臟來說其空間變動很小所以可追蹤，再藉由角度差異性比較可得最佳追蹤角度為12度，利用最佳角度可將每個邊緣分割成30等分。因此其四維心室形態模型可視為連續之心室收縮模型並可追蹤其收縮動量後的位移。另外，外型上藉由五種數學幾何假體驗證了曲率計算對於外觀上變化的靈敏性，同時也得出心室舒張時的曲率值大於收縮時的曲率值，結果顯示了分析工具具有高度可行性及可靠性。
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隨著光學元件與技術的快速發展，光學式的量測方法已有許多醫療診斷方面的應用，為了使生醫光學的應用技術更加成熟，我們必須更了解光在生物組織中的光學特性。而同調光在生物組織內的散射性干涉是許多生醫光學量測的基礎，也是造成量測上的限制所在，因此本研究的目的在發展觀察同調光在散射性生物組織中動態擴散的測量系統，希望能對光與生物組織的特性能有更深入的了解，以進而研發更多的應用。 本研究依照白光干涉原理，設計一套量測系統讓光入射至樣本，光經過多重散射後從樣本側面散射出來，再與另一束參考光相互干涉，在兩束光行走相同距離的位置，可產生最明顯的光干涉斑點。將拍攝到的影像再以電腦程式運算處理得出光斑點對比影像，即為生物組織內特定時間區段的光動態擴散影像。 本研究設計製作適當尺寸的光學機構，以固定小型化的量測系統，讓每次量測的條件能保持一致，方便對動態擴散影像做定量量測。將量測結果與數學模型的模擬結果相互比對，有助於反推出更精準的光學參數，進而找出光在生物組織內的分佈範圍以及光的擴散路徑。
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摘要 蛋白質的動態分布情形會顯露該蛋白質功能和生理機制，例如網狀活化系統活化時，蛋白質會由細胞質移轉至細胞膜，而大多數的蛋白質是透過胞吐方式運送、細胞膜的擴散作用和緊密結合細胞膜進而影響與之接觸的細胞。所以對於細胞而言，蛋白質動態變化情形是十分重要的生理參數，蛋白質的出現和消失對細胞的變化都是有意義的。在活細胞中觀察蛋白質的變化情形，是一項新的實驗模式和技術，本研究目的在建構自動辨識追蹤螢光蛋白質影像之應用系統，觀察蛋白質的動態分布與其功能和生理機制，為輔助細胞實驗的一套後端分析軟體，以追蹤蛋白質的變化為主，並將結果以數據和圖表的方式呈現，以減少研究人員人工觀察的時間和誤差，藉由分析軟體的驗證，研究人員可以將實驗結果數據化並做有利的說明和解釋。 由於細胞中的蛋白質影像有不同的變化情形，其中主要可分成亮度變化和位置變化。亮度變化有逐漸變暗、保持不變和逐漸上升三種狀況。位置上的變化比較不規則，大致可分成直線移動，波浪狀的擾動和原地旋轉等。根據這些情形，本研究設定各種模擬情境以測試所建構的系統。 研究結果顯示，對於蛋白質和背景的灰階值差異在10時，系統可以正確的辨識出蛋白質影像。研究測試了多組的模擬影像發現，當蛋白質在frame及frame之間移動達到10 pixels時，本系統仍可追蹤其到其移動軌跡。相較於所觀察的蛋白質在frame及frame之間平均移動速度約為5 pixels，本系統足以偵測蛋白質位置變化的各種情形。若蛋白質亮度逐漸增加則系統有100％的辨識追蹤效果。對於蛋白質的亮度逐漸變暗且下降幅度小於灰階值15時，系統可以很精確的追蹤該蛋白質直到其消失，勝過眼睛的直接辨識效果。在實際上蛋白質亮度變化起伏，配合多樣的顯示方式，有彩色的線條輔助和動態變化，使用者有較佳的理解性。