mmse版權的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

mmse版權的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦張明園何燕玲(主編)寫的 精神科評定量表手冊 可以從中找到所需的評價。

另外網站常見的失智症量表(家屬參考)也說明:我國發現因教育程度不同分界值也不同;文盲為17分,小學(教育年限≦6年)為20分,中學及以上為24分。MMSE雖簡而易做,但它並非用來偵測情緒,人格,行為的 ...

國立成功大學 資訊工程學系碩博士班 郭耀煌、蘇文鈺所指導 黃文彬的 多媒體系統之壓縮、半色調與浮水印研究 (2008),提出mmse版權關鍵因素是什麼,來自於易碎型浮水印、強健型浮水印、半色調影像處理、H.264視訊壓縮標準、視訊壓縮、離散小波轉換、靜態影像壓縮。

最後網站失智症門診&資源 - 弘道老人福利基金會則補充:(2)進行心智評估:用客觀性的評估來檢測患者的心智狀態,包括記憶、推理、寫字、視覺和肌肉協調性及表達意見的能力等。常用簡易智能測試(MMSE)、臨床失智症評估量表( ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了mmse版權,大家也想知道這些:

精神科評定量表手冊

為了解決mmse版權的問題,作者張明園何燕玲(主編) 這樣論述:

收錄的多數是經過國內實踐、且有國內信度、效度檢驗的量表,有版權糾紛的量表一般不納入。同時,刪去了一些過時的或不常用的量表,增添了一些近年較為常用的量表,同時強調手冊的實用性和可操作性。包括的量表有一半心理健康量表、診斷量表、精神病/分裂症量表、躁狂量表、抑郁量表、焦慮量表、恐懼/強迫量表、創傷后應激障礙量表、譫妄量表、酒精和藥物依賴量表、痴呆和相關量表、總評量表、社會和生活功能量表、生命質量評定量表、生活事件量表、社會支持量表、兒童用量表、副作用量表、護士用量表、其他常用量表等。 第一章概述 第一節量化評估在精神科臨床實踐中的作用 一、量化評估,勢在必行 二、量表的長處和局

限性 第二節精神科醫師需要掌握的量表 第三節量表的基本原理和概念 一、量表的基本原理 二、量表的內容 三、結果指標 四、量表的品質 第四節量表使用中應考慮的問題 一、量表的選擇 二、量表的使用 三、量表評定結果的解釋 第二章一般心理健康量表 第一節概述 第二節90項症狀清單(SCL—90)及其簡本 第三節一般健康問卷(GHQ) 第三章診斷量表 第一節概述 第二節用於DsM—Ⅳ軸工障礙的臨床定式檢查(SCID) 第三節復合性國際診斷用檢查(CIDI) 第四節神經精神病學臨床評定量表(SCAN) 第五節健康問題和疾病定量測試法(RTHD) 第六節簡明國際神經精神訪談(MINI) 第四章精神病/分裂

症量表 第一節概述 第二節簡明精神病量表(BPRS) 第三節陰性症狀量表(SANS) 第四節陽性症狀量表(SAPs) 第五節陽性和陰性症狀量表(PANSS) 第六節Krawiecka症狀量表 第五章躁狂量表 第一節概述 第二節Bectl—Rafaelsetl躁狂量表(BRMS) 第三節Yotlng躁狂評定量表(YMRS) 第四節輕躁狂檢測清單(HcL—32) 第五節心境障礙問卷(MDQ) 第六章抑郁量表 第一節概述 第二節漢密頓抑郁量表(HAMD) 第三節MontgomeryAsberg抑郁量表(MADRS) 第四節紐卡斯爾抑郁診斷量表(NDI) 第五節愛丁堡產后抑郁量表(EPDS) 第六節流

調用抑郁自評量表(CES—D) 第七節抑郁自評量表(SDS) 第八節貝克抑郁問卷(BI)1) 第九節醫院焦慮抑郁量表(HAD) 第十節9項患者健康問卷(PHQ一9) 第十一節老年抑郁量表(GDS) 第七章焦慮量表 第一節概述 第二節漢密頓焦慮量表(HAMA) 第三節狀態一特質焦慮問卷(STAI) 第四節焦慮自評量表(SAS) 第五節驚恐相關症狀量表(PASS) 第六節驚恐障礙嚴重度量表(PDSS) 第七節7項廣泛性焦慮障礙量表(GAD—7) 第八章恐懼/強迫量表 第一節概述 第二節Marks恐懼強迫量表(MSCPOR) 第三節Yale—Brown強迫量表(Y—BOCS) 第四節Liebowit

z社交焦慮量表(LSAS) 第九章創傷后應激障礙量表 第一節概述: 第二節臨床用創傷后應激障礙量表(CAPS) 第三節創傷后應激障礙症狀清單(PCL) 第四節事件影響量表修訂版(IES—R) 第十章譫妄量表 第一節概述 第二節譫妄評定方法(CAM) 第三節譫妄嚴重程度量表(DSS) 第十一章酒精和藥物依賴量表 第一節概述 第二節酒精使用障礙篩查量表(AUDIT) 第三節密西根酒精依賴調查表(MAST) 第四節WHO煙、酒和精神活性物質使用篩查量表(ASSIST) 第五節成癮嚴重程度指數(ASI) 第六節阿片成癮嚴重程度量表(OASl) 第七節阿片戒斷症狀量表(OWS) 第八節成癮研究中心量表(

ARCI) 第九節阿片類依賴稽延性戒斷症狀評定量表 第十節海洛因渴求問卷(HCQ) 第十二章痴呆和相關量表 第一節概述 第二節簡易智力狀態檢查(MMSE) 第三節常識一記憶一注意測驗(IMCT) 第四節痴呆簡易篩查量表(BSSD) 第五節總體衰退量表(GDS) 第六節臨床痴呆評定(CDR) 第七節阿爾茨海默病病理行為評定量表(BEHAVE—AD) 第八節神經精神症狀問卷(NPI) 第九節Hactlilaski缺血指數量表(HIS) 第十三章總評量表 第一節概述 第二節大體評定量表(GAS) 第三節功能大體評定量表(GAF) 第四節臨床療效總評量表(CGI) 第十四章社會和生活功能量表 第一節概

述 第二節社會功能缺陷篩選量表(SDSS) 第三節日常生活能力量表(ADL) 第四節功能缺陷評定量表(WHODAS—Ⅱ) 第五節席漢失能量表(SDS) 第六節功能活動調查表(FAQ) 第七節個人和社會功能量表(PSP) 第十五章生命質量評定量表 第一節概述 第二節健康狀況調查問卷(SF—36) 第三節世界衛生組織生命質量測定量表(WHOQOL) 世界衛生組織生命質量測定量表100項(WHOQOL—100) 世界衛生組織生存質量測定量表簡表(WHOQOL—BREF) 第四節生活質量綜合評定問卷(GQOLI) 第十六章生活事件量表 第一節概述 第二節生活事件量表(LES,協作組版) 第三節生活事件

量表(LES,湖南版) 第十七章社會支持量表 第一節概述 第二節社會支持評定量表(SSRS) 第三節領悟社會支持量表(f)SSS) 第十八章兒童用量表 第一節概述 第二節Achenbach兒童行為量表(CBCL) 第三節Conners兒童行為問卷 Conners父母用症狀問卷(PSQ) Conners教師評定量表(TRS) Conners簡明症狀問卷(ASQ) 第四節Rutter兒童行為量表 第五節兒童焦慮性情緒障礙篩查表(SCAREI)) 第六節兒童社交焦慮量表(SASC) 第七節兒童抑郁障礙自評量表(DSRSC) 第十九章不良事件評定量表 第一節治療時出現的症狀量表(TESS) 第二節UK

U副作用量表(UKU—SERS) 第三節SiInpson錐體外系副作用評定量表(RSESE) 第四節Barrtes靜坐不能量表(BARS) 第五節不自主運動量表(AIMS) 第六節遲發性運動障礙評定量表(TDRS) 第七節抗抑郁藥副作用量表(SERS) 第二十章護士用量表 第一節概述 第二節護士用住院患者觀察量表(NOSIE) 第三節護士用簡明精神病量表(N—BPRS) 第二十一章其他常用量表 第一節人格障礙診斷問卷(PDQ—4+) 第二節改進版外顯攻擊行為量表(MOAs) 第三節自知力與治療態度問卷(ITAQ) 第四節自知力評定量表(SAUMD) 第五節進食問題調查量表(EDI) 第六節家庭

疾病負擔量表(FBs) 第二十二章量表的引進和編制 第一節國外量表的引進 第二節量表的修改和修訂 第三節量表的編制

多媒體系統之壓縮、半色調與浮水印研究

為了解決mmse版權的問題,作者黃文彬 這樣論述:

近年來,高影像品質和高效能的壓縮比率是在多媒體壓縮系統裡的最重要的問題。而且,圖像完整驗證和版權保護在數位生活裡變得越來越必要。本論文將針對多媒體系統中四種重要的議題探討,分別為小波式影像壓縮、半色調影像處理、加速動態影像壓縮、及影像浮水印。在第一項議題研究裡,我們提出一個根據硬體實作上的需要,適當修改的階層式集合分割影像壓縮技術(SPIHT)編碼器並提高其硬體實現效率。階層式集合分割影像壓縮技術(SPIHT)是一種基於離散小波轉換的高效率影像壓縮技術。雖然它的壓縮效率比JPEG2000所採用的最佳方式切割的崁入式區塊編碼技術(EBCOT)稍差,但SPIHT是直接編碼影像的程序並且不需要須事

先儲存的表格。這優點使得SPIHT更適合應用於低成本的硬體應用上。我們針對SPIHT演算法修改的部分,包括係數掃描過程的簡化和固定記憶體配置方式,係數掃描過程的簡化是針對小波係數的索引方式,利用一維的位置索引方式代替原先二為位置索引,而固定記憶體配置方式是將原先使用於SPIHT的動態配置方法改成資料列表的方式。雖然影像失真有些微的增加,但這些修改會讓SPIHT在硬體實作上變得更容易。在第二項議題研究裡,我們提出基於類神經網路混合數位影像的半色調(Halftoning)和反轉半色調(Inverse Halftoning)回復連續影像的演算法。在此演算法中,半色調影像是由一階層類神經網路邏輯(SL

PNN)所建立,此外,此半色調影像所對應的連續色調影像是由半徑式基底函數類神經網路 (RBFNN)所重建。這合併訓練程序同時產生半色調影像和其所對應的連續色調影像。利用我們所提出的演算法所取得的連續色調影像的峰值雜訊比(PSNR)效能和視覺影像品質,已與目前文獻上著名的反轉半色調方法相比較。並且本演算法所產生的半色調影像也比利用現存著名的擴散網紋半色調演算法所產生的結果在視覺上有更好的表現。在第三項議題研究裡,我們提出一個加速完成H.264/AVC編碼壓縮的演算法,是利用其主要在執行眾多內部預測模式或外部預測模式之前,先行評估適當預測模式發生之可能性並省去部分模式的檢驗,即可先一步的將所需壓縮

時間。在碼率失真最佳化H.264/AVC(縮寫為H.264/RDO)編碼器中,最佳的運算模式是由最小的Lagrange代價所決定,這是基於在計算壓縮率與失真代價之後,同時考慮可能的失真和所需的編碼位元數。H.264/RDO編碼器可以達到很好的壓縮率和影像失真之間的平衡,但同時需要許多額外的計算時間。我們所提出的方法稱為兩階層編碼模式決策演算法(TSMD),這方法將暫停一編碼區塊所不需要的模式,並且只執行可能成為最佳的編碼模式。TSMD 內含有兩階層的決定過程︰第一個階段將根據先前巨區塊(Macro-Block)和前一影像(Video-Frame)所需要的編碼模式,預測現在巨區塊一些可能的編碼模

式。第二個階段將同時利用,預先計算好的統計結果或者預先訓練好的半徑式基底函數類神經網路(BPN)的去重新評估決策。根據我們的實驗結果,與原先的編碼時間相比,超過50%的計算時間被降低,並在峰值雜訊比(PSNR)上只有些微的降低,此輕微的失真是不容易在視覺上被意識到。此研究的實驗部分,全部程式是使用H.264/AVC標準參考軟體,JM 9.2。在最後的議題研究裡,我們提出一個以特徵點為基礎的數位影像浮水印演算法,這個演算法達到同時具有影像驗証跟版權保護的目標。首先,我們提出的浮水印崁入演算法是利用Hessian-Affine特徵偵測器萃取影像的特徵區域。然後版權浮水印將根據每個像素的區域內的特徵

方向被嵌入這些特徵區域。而且,除了版權浮水印的嵌入區域外,我們再利用區塊式易碎型浮水印針對剩餘空間嵌入影像驗証浮水印。相同的,我們所提出的浮水印萃取的演算法將獨立地依循上述程序從浮水印影像去萃取版權浮水印和影像驗証資訊。為了驗證我們提出的演算法的穩定強健性,各種不同的攻擊被應用於本演算法所產生之浮水印影像。在這研究的實驗結果,顯示出我們所提出的演算法所產生的浮水印圖案可以抵抗大多數移動和幾何學攻擊。而且,改變或修改影像將可以反映在我們所隱藏的浮水印上。