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增胖難道都是過年的錯?——堅持兩大原則,你也可以吃得很享瘦

Lea Tang
・2019/01/31 ・2751字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 464 ・五年級

對啦,我們就是拿那些散發香氣的可口點心沒轍。

花生酥心糖、麻花捲、開心果…這是個年貨排排站,春棗吃完還有麻荖、佛跳牆吃完還有年糕的萬惡年節。過年嘛,稍微肥一點點那是人之常情!相信各位在把食物塞進嘴裡時,腦中關於減肥的 plan A、 plan B 也排到 Z 去了吧?

有了計畫,肯定能趕上那展露身材的季節,趕緊吃!一切等吃完再來煩惱也不遲…真的是這樣嗎?

增肥容易減重難,莫忘那體重機上的悲鳴

雖然「吃完再減,享受當下」這個點子好像很棒,但現實是殘酷的:

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你得至少忍受六個月在體重機上飆粗口的生活,才能穿回那件最小的褲子(哭倒

六個月是什麼樣的概念呢?就是你好不容易可以穿下那件買了好久的泳衣大秀身材,打開門卻發現即將邁入冬季。吃完肥,瘦完吃。這就像個永無止境的輪迴,難道我們只能和美食們永遠說再見嗎?

難道我們都不吃了?怎麼可能。圖 / maxpixel

大家都知道圍爐時候講減肥有多煞風景,我們吃,但我們要聰明的吃

瞧!那節日和體重曖昧難捨的關係

在討論如何吃之前,我們先來看看2016 年新英格蘭醫學雜誌透過發現了什麼。他們追蹤美國、德國及日本人們一年之中的體重變化,然後觀察到了微妙的事情:

  • 美國人的體重在一年中有三個高峰期,分別落在 4 月、 11 月及 12 月。
  • 德國人的體重高峰期在 4 月及 12 月。
  • 我們的亞洲好朋友日本則是 5 月和 12 月。

究竟這些月份和人們的體重有什麼關係呢?

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嗯,只看數字好像很難有什麼特別的感覺,讓我們把數字換成節日吧!
4 月 = 復活節、 5 月 = 黃金周、 11 月 = 感恩節、 12 月聖誕節。

有感覺了嗎?沒錯,美國人平均在感恩節前夕開始增肥(約 0.1%),然後在聖誕節時全數飆升、迎來新年。我們熟知的日本黃金周也是增肥好時間,好不容易放假了,身心一同從緊繃的狀態下解放,回過神來,一切都回不去了呢。

回不去的是你我的體重。圖 / maxpixel

而在一般狀況下,體重會在第一個月內下降增加體重的一半,隨即進入五個多月的緩降期。這時人們的體重下降的極為緩慢,並在正式進入第六個月前上下擺盪,最後在第十個月到達最低點。

體重忽高忽低極不穩定,看起來像在玩溜溜球。但你知道嗎?節食才是真正的溜溜球高手。

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上上下下的體重,像溜溜球一樣。圖 / flickr

節食減重計畫:無止境的胖瘦輪迴

說到減肥,就會想到節食。

吃了東西就會胖,所以只要我不吃,就會瘦下來。聽起來似乎很有道理,但事實上,利用節食來減肥是個非常糟糕的方式。節食會產生所謂的溜溜球效應:

減肥者利用激烈的節食方式讓身體快速減重,然後因嚴重的飢餓反應而讓體脂增加,體重迅速反彈。

這種減重現象只是短暫的。經過統計,一旦開始嘗試節食, 40% 的人會在五年後獲得比起他們減掉的還要更多的體重。研究表明,每個人的體重都有個「停損點」,當你試圖要把體重往下拉時,生理就會跳出來和你唱反調。換句話說,為了生存,生物比起減重會更容易增重

靠節食減肥萬萬不可。圖 / flickr

所以當你停止攝取正確、身體需要的食物時,就是在給自己的身體製造壓力。而這類的「意外」發生時,身體會開始逼迫你攝取熱量、囤積脂肪。同時,飢餓的身體讓你更容易受到食物吸引,最後陷入無法逃脫的惡性循環

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這聽來很絕望啊,難道我們就無力回天了嗎?以下有兩大原則可以讓我們逃出泥沼,找回享瘦人生~

真正做到斷捨離:有意識的飲食選擇

選擇適當且適量的食物。圖 / wikipedia

「有意識」包含對自己身體的知覺:什麼時候飢餓?吃飽了沒?

避免食用加工食品,盡量攝取複合型碳水化合物,而非精緻澱粉。舉例來說,選擇白米、白吐司這類精緻澱粉會讓血糖快速上升,容易快速飢餓;若選擇紫米或糙米,則可以延緩血糖上升的速度。複合型碳水化合物由多糖組成,能維持血糖穩定,延長飽足感的時間。

有意識的飲食選擇不代表你就不能吃零食,你當然可以吃。但要適量

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想吃零食的時候怎麼辦?可以選擇健康的零食,以堅果取代。想拿塊蛋糕犒賞自己?試著把蛋糕切的小片一點。要記得,當人體攝入簡單型碳水化合物和糖時,體內的胰島素會大幅度上升,促使身體開始儲存脂肪。嘴巴裡已經一堆食物,但眼睛還是餓?吃慢一點。慢慢吃,避免吃入過多的食物,享受美味食物的同時,還可以減輕胃部負擔。

如果真的吃不夠怎麼辦?那就再來一片唄!

找個喜歡的來做:養成規律運動習慣

養成規律運動習慣。圖 / pixabay

除了選對食物,你還可以透過大量的身體運動來幫助減重。但別想一步登天,直接就挑戰棒式半小時(?這不僅減不了肥、容易讓你受傷,進而灰心喪志。也千萬別被廣告上「最有效」的噱頭騙了,不是非得甚麼器材或甚麼運動才能減肥——世界上沒有最有效的運動。

找到一種你喜歡且願意堅持下去的運動。

喜歡高強度間歇訓練(HIIT)嗎?研究顯示 HIIT 可以在極短的時間達到不錯的效果;騎腳踏車、跑步、游泳、舉重或划船怎麼樣?當然可以,重點就是要定期做。

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把運動當成一種習慣,像每天吃飯睡覺一樣,自然地去做。

到健身房鍛鍊 10 分鐘吧?即使沒有流汗也沒關係,日積月累下都會有成效。從 10 分鐘開始慢慢鍛鍊,有一天會發現 30 分鐘對你來說也只是小 case 了。就像一開始跑 800 需要走走停停,堅持下去你會發現一切都變得容易許多。

養成良好的習慣,當然就可以吃你手中的那塊年糕囉!

吃點心囉~圖 / wikipedia

 

參考資料:

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Lea Tang
20 篇文章 ・ 9 位粉絲
徜徉在極北之海的浪漫主義者。 喜歡鯨豚、地科、文學和貓。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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減重新選擇!胃內水球手術如何幫助你瘦下來?手術原理解析
careonline_96
・2025/01/31 ・2850字 ・閱讀時間約 5 分鐘

圖 / 照護線上

有個 BMI 高達 36 kg/m2 的患者,因為陸續出現多種肥胖併發症,於是決心減重。」竹北|台中上杉診所肝膽腸胃科許柏格醫師表示,「他曾經嘗試用飲食、運動、藥物來減重,但效果都不理想。經過討論後,患者決定接受胃內水球手術。」

完成胃內水球手術後,他同時搭配運動並配合營養師規劃的飲食,體重從 94 公斤下降到 68 公斤,後續即使在取出水球後,也沒有迅速復胖。患者覺得水球幫助他養成良好的飲食習慣,也順利達到滿意的減重成果。

體重過重會造成全身性的影響,可能引發多種併發症,包括高血壓、高血脂、糖尿病、心血管疾病、痛風、脂肪肝、關節炎、睡眠呼吸中止症、性功能障礙等,也會增加罹患多種癌症的風險。

圖 / 照護線上

目前內視鏡減重方式主要有三種,胃內肉毒減重、胃內水球減重、胃鏡縫合減重。許柏格醫師解釋,「胃內肉毒桿菌注射」是在胃部注射肉毒桿菌素,以延緩胃排空、減少食慾、增加飽足感。「胃內水球減重」是將一顆水球放入胃裡,以佔據胃容積、增加飽足感、減少進食量。「胃鏡縫合減重」是透過內視鏡在胃內進行縫合,將胃容積縮小,減少進食量。相較於腹腔鏡手術,胃鏡手術是可逆且安全性較高、併發症較少的做法。

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胃內水球減重已有超過 10 年的歷史,大量研究證實其減重成效。許柏格醫師說,根據研究,接受 6 個月胃鏡水球減重療程,體重可減少約 18%。目前大多是使用可放 6 個月的水球,完成療程後會取出水球。

胃內水球減重適合那些無法透過飲食和運動來達到體重控制的族群。許柏格醫師說,如果 BMI(身體質量指數)超過小 30 kg/m2,便適合考慮胃水球減重。在台灣,肥胖的定義為 BMI 超過 27 kg/m2,因此 BMI 在 27 kg/m2 以上的族群也可以考慮採用胃內水球減重的方式。

胃內水球術步驟解析

許柏格醫師說,胃內水球術主要透過一條帶有矽膠水球的軟管進行。醫師會利用胃鏡將這條軟管送進胃裡,接著使用軟管向水球注水,根據台灣人的體型,通常會注入 500 至 600 毫升。若病患體重較重,則可能增加至 700 毫升,水球最多可注入 800 毫升。待水球充滿水後,便可將軟管與水球分離,然後取出軟管,將水球留在胃內。

胃內水球術約可在 30 分鐘內完成,順利時僅需 15 分鐘。許柏格醫師說,手術過程中會進行麻醉,如果患者的 BMI 在 28 至 35 kg/m2 之間,僅需無痛胃鏡的標準麻醉即可;如果患者的 BMI 超過 35 kg/m2,可能考慮插管麻醉以確保安全。

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胃內水球術步驟解析
圖 / 照護線上

置放水球的過程中,醫師會持續使用胃鏡來確認水球位置,確保水球放置於胃體部,避免其滑入小腸,防止可能的併發症。

植入胃部的水球可持續發揮輔助減重的效果。許柏格醫師說,通常我們會在水球內加入甲基藍當作染料,日後如果水球破裂,病患的尿液便會呈現藍色,就能及早發現,並及早回診處理。

完成胃內水球減重療程後,會安排胃鏡取出水球。許柏格醫師說,首先會使用一根特製的軟管,並在末端裝上針頭。利用針頭刺入矽膠製的水球,便可將水球中的水吸出,直到水球回復扁平狀。接著,醫師使用胃鏡夾住水球,並小心地取出,完成取出手術。

胃內水球術後照護重點提醒

接受胃內水球手術後,會有一段適應胃內水球的過程。許柏格醫師說,剛放入胃內水球後的前一至兩週,可能感到噁心或嘔吐,甚至連喝水都可能感到不適。這段時間,建議採取低渣、流質飲食,例如清湯、電解質飲料或流質營養品,避免奶茶等含糖飲品。

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在適應期內,務必定期回診。醫師會密切觀察患者的狀況,必要時會考慮打點滴來維持營養與水分。許柏格醫師說,通常在第三至第四週,患者的胃部逐漸適應水球,胃內不適的情況便會減少。

胃內水球持續發揮輔助減重的效果
圖 / 照護線上

部分患者在完成胃內水球減重療程後,可能會希望接著進行第二次胃內水球減重療程。許柏格醫師說,不過,接受過胃內水球減重後,患者通常已習慣較小的食量,且飲食習慣能夠延續,即使取出水球後,大部分依然可保持較低的食量。

所以在決定是否再次放置胃內水球時,建議先觀察一至兩個月。如果患者已經習慣較小的食量,即使取出水球後體重也沒有迅速回升,就可能不需要馬上再次放置胃內水球。

筆記重點整理

  • 體重過重會造成全身性的影響,可能引發多種併發症,包括高血壓、高血脂、糖尿病、心血管疾病、痛風、脂肪肝、關節炎、睡眠呼吸中止症、性功能障礙等,也會增加罹患多種癌症的風險。
  • 目前內視鏡減重方式主要有三種,胃內肉毒減重、胃內水球減重、胃鏡縫合減重。胃內水球減重已有超過 10 年的歷史,有大量研究證實其減重成效。根據研究,接受 6 個月胃內水球減重療程,體重可減少約 18%。目前台灣已引進新式一年型的水球,有助增加胃內水球的效果,完成療程後會取出水球。
  • 接受胃內水球手術後,會有一段適應胃內水球的過程。剛放入胃內水球後的前一至兩週,可能感到噁心或嘔吐,甚至連喝水都可能感到不適。這段時間,建議採取低渣、流質飲食,例如清湯、電解質飲料或流質營養品,避免奶茶等含糖飲品。
  • 在適應期內,務必定期回診,必要時會考慮打點滴來維持營養與水分。通常在第三至第四週,患者的胃部逐漸適應水球,胃內不適的情況便會減少。
  • 如果已經嘗試飲食、運動、藥物,還是無法解決肥胖問題,胃內水球術是一個可以考慮的選項。相較於腹腔鏡手術,胃內水球術以胃鏡執行,風險較低,且不切除器官,不會對身體造成永久性的傷害。

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任意添加光學元件 為研究打開大門的無限遠光學系統
顯微觀點_96
・2025/01/30 ・1763字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖 / 顯微觀點

顯微鏡在科學發展中扮演關鍵的角色,讓人們得以突破肉眼的限制,深入微觀的世界探索。而隨著時間推進,顯微技術也日新月異,其中現代顯微鏡設計了所謂的「無限遠光學系統」(Infinity Optical Systems),更是提升了顯微鏡性能和突破過去的觀察瓶頸。因此主要的顯微鏡製造商現在都改為無限遠校正物鏡,成為顯微鏡的技術「標配」。

1930 年代,相位差顯微技術出現,利用光線在穿過透明的樣品時產生的微小的相位差造成對比,使透明樣本需染色就能更容易被觀察。1950 年左右,則出現使用兩個 Nomarski 稜鏡,將光路分割再合併產生 干涉效應的 DIC 顯微技術,讓透明樣本立體呈現、便於觀察。

在傳統「有限遠系統」中,單純的物鏡凸透鏡構造,會直接將光線聚焦到一個固定距離處,再經過目鏡放大成像。也因此過去顯微鏡的物鏡上通常會標示適用的鏡筒長度,通常以毫米數(160、170、210 等)表示。

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而在過渡到無限遠校正光學元件之前,選用的物鏡和鏡筒長度必須匹配才能獲得最佳影像,且大多數物鏡專門設計為與一組稱為補償目鏡的目鏡一起使用,來幫助消除橫向色差。

但是問題來了!當這些光學配件要添加到固定鏡筒長度的顯微鏡光路中,原本已完美校正的光學系統的有效鏡筒長度大於原先設定,顯微鏡製造商必須增加管長,但可能導致放大倍率增加和光線減少。因此廠商以「無限遠」光學系統來解決這樣的困境。

德國顯微鏡製造商 Reichert 在 1930 年代開始嘗試所謂的無限遠校正光學系統,這項技術隨後被徠卡、蔡司等其他顯微鏡公司採用,但直到 1980 年代才變得普遍。

無限遠系統的核心在於其物鏡光路設計。穿透樣本或是樣本反射的光線透過無限遠校正物鏡,從每個方位角以平行射線的方式射出,將影像投射到無限遠。

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有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別
有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別。圖 / 擷自 Optical microscopy

透過這種方法,當使用者將 DIC 稜鏡等光學配件添加到物鏡、目鏡間鏡筒的「無限空間」中,影像的位置和焦點便不會被改變,也就不會改變成像比例和產生像差,而影響影像品質。

但也因為無限遠系統物鏡將光線平行化,因此這些光線必須再經過套筒透鏡在目鏡前聚焦。有些顯微鏡的鏡筒透鏡是固定的,有些則設計為可更換的光學元件,以根據不同實驗需求更換不同焦距或特性的透鏡。

除了可以安插不同的光學元件到光路中而不影響成像品質外,大多數顯微鏡都有物鏡鼻輪,使用者可以根據所需的放大倍率安裝和旋轉更換不同的物鏡。

傳統上一旦更換物鏡,樣本可能就偏離焦點,而須重新對焦。但在無限遠光學系統的設計中,物鏡到套筒透鏡的光路長度固定,也就意味著無論更換哪個物鏡,只要物鏡設計遵循無限遠系統的標準,光路長度和光學路徑的一致性得以保持。

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因此無限遠光學系統也有助於保持齊焦性,減少焦距偏移。這對需要頻繁切換倍率的實驗操作來說,變得更為便利和具有效率。

不過使用上需要注意的是,每個顯微鏡製造商的無限遠概念都有其專利,混合使用不同製造商的無限遠物鏡可能導致不正確的放大倍率和色差。

改良顯微技術,使研究人員能夠看到更精確的目標;以及如何讓更多光學配件進入無限遠光學系統中的可能性仍然在不斷發展中。但無限遠光學系統的出現已為研究人員打開了大門,可以在不犧牲影像品質的情況下輕鬆連接其他光學設備,獲得更精密的顯微影像。

  1. M. W. Davidson and M. Abramowitz, “Optical microscopy”, Encyclopedia Imag. Sci. Technol., vol. 2, no. 1106, pp. 120, 2002.
  2. C. Greb, “Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port,” Opt. Photonik 11(1), 34–37 (2016).
  3. Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port
  4. Basic Principle of Infinity Optical Systems
  5. Infinity Optical Systems

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顯微觀點_96
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