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讓蒙娜麗莎對你笑

科景_96
・2011/02/09 ・1187字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 495 ・六年級
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Original publish date:Jul 07, 2004

編輯 youko 報導

最近一項對於表情辨識的研究顯示,左右表情最深的可能不是眼睛。

這是由位於美國舊金山的史密斯凱特威爾眼科研究中心﹝Smith-Kettlewell Eye Research Institute﹞的兩位視覺神經學家Leonid L. Kontsevich及Christopher W. Tyler所進行的研究。這個實驗主要是研究人如何去辨認臉部表情的細微變化,所使用的是歷史上赫赫有名的代表作:蒙娜麗莎的微笑,這幅畫一直以蒙娜麗莎那介於憂愁與微笑之間,充滿魔力的曖昧表情而為人所知。

研究者將這幅畫以灰階的格式來顯示,並在畫上的不同部分加上隨機雜訊(random noise)而製成100多幅有些微不同的圖畫,這些加了雜訊的圖畫看起來就像電視畫面訊號不佳時的呈現。最後請12位受試者為這些經過影像處理的畫中人表情從悲傷到快樂分為4個等級來評分。結果發現,雜訊會改變蒙娜麗莎的表情,而且這些表情對於受試者來說是有意義的。

另外為了探索眼睛所帶來的訊息,他們將整張圖加上雜訊然後由受試者來為這些圖的高興或悲傷程度就21個等級評分。接著將12位受試者所選出來最快樂以及最悲傷的的圖畫影像加以平均,比較原畫以及這兩張經過影像處理的圖畫,結果顯示與原畫不同的是在嘴巴的形狀有了很大的改變!

接著他們再將原畫的上半部以及下半部加上屬於「快樂」及「悲傷」的雜訊。當圖畫下半部加上雜訊時,受試者會感覺到蒙娜麗莎的眼睛表情有所改變:但反之將圖畫上半部加上雜訊時,受試者卻不覺得蒙娜麗莎的眼睛有所改變。

這顯示決定一個人的表情並不是以往所想像的靈魂之窗,反而是嘴巴的部分。對於這樣的結果,科學家推測眼睛也許擔負著「增強」人的表情的功能,具有畫龍點睛的功效;又或者是眼睛的改變不是他們所採用的方法所能偵測得到的。

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在我們的日常生活中,其實也是處處充滿著雜訊。像是我們眼睛接受到光子的波動時,會激發一些隨機的神經訊號,而這些在視覺系統的雜訊可能使我們能理解他人的表情含意。若能解開辨認他人表情變化的關鍵所在,也許將對一些患有臉部辨識喪失症(Prosopagnosia)的病人有所幫助。

原始論文:

Leonid L. Kontsevich, Christopher W. Tyler. What makes Mona Lisa smile?Vision Research(44),1493-1498,2004.

參考來源:

相關連結:

本文版權聲明與轉載授權資訊:

  • [Aug 14, 2010] 狗狗腦袋大不同
  • [Jul 30, 2009] 3D影像的視覺旅程
  • [Mar 02, 2008] 它,抓得住你
  • [Dec 24, 2007] 你怕不怕?
  • [Oct 31, 2004] 眼睛的起源及演化
  • [Jun 29, 2004] 霧裡如何看花?
  • [Mar 17, 2003] 科學解析【蒙娜麗莎微笑】的祕密!!
  • [Jun 27, 2001] 「視而不見」的科學根據
  • [May 21, 2000] 美麗新「視」界
  • [Oct 09, 1999] 從貓腦看世界

  • 文章難易度
    科景_96
    426 篇文章 ・ 7 位粉絲
    Sciscape成立於1999年4月,為一非營利的專業科學新聞網站。

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    【suno AI】五音不全也沒關係,讓 AI 幫你唱歌!這些 AI 是怎麼做到音樂生成的?
    泛科學院_96
    ・2024/04/18 ・459字 ・閱讀時間少於 1 分鐘

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    不知道大家有沒有被傳說中的OO緊縮術攻擊,總之小編是中招了。

    有時候一個人上網也是挺無助的,手足無措的我就想了解一下歌曲生成的魔法是怎麼出現的。

    今天就讓我們來評測一下線上歌曲生成的服務,順便說說這些聲音生成是怎麼做出來的。

    廢話不多說,讓我們開始吧!

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    你有用過什麼更好笑,更好用的 AI 音樂生成工具呢?

    我們最近有在研究怎麼用 AI 剪片,還有……AI 女友。

    想看剪片的打+1,想看女友的打 <3

    有其他想要看的 AI 測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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    泛科學院_96
    29 篇文章 ・ 38 位粉絲
    我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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    降低罹癌風險這樣做!肝癌預防、晚期治療一把罩
    careonline_96
    ・2024/04/17 ・2301字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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    罹癌就得放棄工作?晚期肝癌口服標靶藥助彈性兼顧工作與生活!晚期肝癌治療圖文懶人包

    台灣肝癌每年約有上萬名新確診的肝癌個案,其中又以 45 歲以上、具備勞動生產力的族群佔多數 。而肝癌因早期症狀不明顯,直到腫瘤較大才可能出現腹脹、腹痛、黃疸等症狀,等到確診肝癌時已有約三成患者為不適合手術治療的晚期〔1〕,且疾病惡化速度快〔2〕。臺大醫院癌症微創中心黃凱文主任指出,根據最新的癌症登記報告,110 年新增的罹病數中 45 歲以上男性近七成〔1〕。可見對於勞動階級的威脅之大,罹病後可能嚴重他們的生活與生計。

    發現時為時已晚的肝癌

    晚期肝癌新藥藏自費風險,健保申請成功率不到五成

    針對早期肝癌,一般會先評估進行手術治療。黃凱文醫師說明,中晚期肝癌除了使用手術局部治療外,若病人的狀況許可,還可進行全身性藥物治療,包括標靶藥物、免疫藥物等。晚期肝癌的健保用藥中,目前有一線藥物三種藥物,病人只要符合相關條件,醫師便會協助申請使用,其中有一項是新通過的標靶加免疫藥物的免疫治療組合〔3〕

    然而最新的藥物並不一定對病患就是最好的藥物。黃凱文醫師提醒:「目前健保規定三種藥物中只能擇一給付,倘若治療效果不明顯想改用其他藥物,接下來病人有可能要自費使用。」而新藥標靶加免疫的治療組合,相對於另外兩款藥物,健保給付條件較嚴格,如果半年內腫瘤沒有持續縮小,健保便不再給付〔4〕。若要自費繼續使用,經濟負擔就相當沉重。

    「就我個人的經驗而言,第一次申請新藥大約只有四成晚期病人可以滿足健保給付條件,而後續第二、三次申請中,目前僅有一半病人能夠續用新藥。」對於健保續用狀況,黃凱文醫師如此分享。

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    晚期肝癌治療解析

    選擇適合的治療方式,穩定用藥維持生活品質

    健保通過新藥後,肝癌治療選擇增加,黃凱文醫師指出,標靶加免疫的治療組合與口服標靶藥物的反應率、治療成效相近,不過標靶加免疫的治療組合採用針劑注射,病人需要每三週回診接受治療;而口服標靶藥,只要在家服藥每日一到兩次,病人無需每月來回跑醫院,回診次數相對少很多,對生活及工作影響也較小。

    現階段晚期肝癌的治療,標靶藥物與免疫藥物都能發揮治療成效。在這些治療選項中並沒有絕對較好的選擇,重點在於適不適合。黃凱文醫師說明,醫師都會與家屬、病人詳細討論。綜合考量,每個人的健康狀況、家庭環境、經濟考量後,共同決策選擇合適的藥物。

    由於肝癌早期沒有症狀,具有危險因子的民眾一定要定期追蹤檢查,早期發現、早期治療能夠達到較佳的預後。黃凱文醫師提醒,B 型肝炎或 C 型肝炎帶原者應該及早接受治療,現在已有成效卓越的抗病毒藥物,能夠避免肝臟持續發炎,降低罹癌風險。若確診中晚期肝癌,請不要灰心。黃凱文醫師說,肝癌的治療藥物持續在進步,治療選擇也越來越多。病人只要和醫療團隊密切配合,按部就班接受治療,便有機會達到長期存活!

    降低肝癌風險

    筆記重點整理

    一、 肝癌初期大多沒有症狀,在台灣,新增的肝癌個案中約三成肝癌患者在確定診斷時便是中晚期肝癌,不適合接受手術治療。肝癌的危險因子有很多,包括病毒性肝炎(如 B 型肝炎、C 型肝炎)、肝硬化、脂肪肝、體重過重、酒精性肝炎、抽菸、黃麴毒素、家族病史等。

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    二、 針對早期肝癌,一般會先評估進行手術或消融治療。而中晚期肝癌,除了使用手術局部治療外,若病人的狀況許可,還可進行全身性藥物治療,包括標靶藥物、免疫藥物等。

    三、 標靶加免疫的治療組合與口服標靶藥物的反應率、治療成效相近,不過標靶加免疫的治療組合採用針劑注射,病人需要每三周回診接受治療,而口服標靶藥,只要在家服藥每日一到兩次,有助減少回診次數,對生活與工作的影響較小。

    四、 新藥的健保給付條件相對較嚴苛,如果半年內腫瘤沒有持續縮小,健保便不再給付,患者需要自費使用藥物。

    五、 現階段晚期肝癌的治療,標靶藥物與免疫藥物都能發揮治療成效。在這些治療選項中並沒有絕對較好的選擇,重點在於適合患者個人的狀況。

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    參考資料

    1. 衛生福利部 110 年癌症登記報告
    2. Nathani, P., Gopal, P., Rich, N., Yopp, A., Yokoo, T., John, B., Marrero, J., Parikh, N., & Singal, A. G. (2021). Hepatocellular carcinoma tumour volume doubling time: a systematic review and meta-analysis. Gut, 70(2), 401–407. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2020-321040
    3. 衛生福利部 全民健康保險藥物給付項目及支付標準共同擬訂會議藥品部分第 62 次會議紀錄
    4. 衛生福利部 藥品給付規定

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    careonline_96
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    少了目鏡的數位顯微鏡
    顯微觀點_96
    ・2024/04/16 ・1996字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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    本文轉載自顯微觀點

    顯微鏡在觀察微小物體上發揮非常重要的作用,但傳統光學顯微鏡通常愈將倍率放大,景深就愈淺,在觀察立體的生物標本或是組織切片,觀察者無論怎樣調焦,依然無法獲得完全清晰的圖片。數位顯微鏡便能解決這樣的問題。

    數位顯微鏡和光學顯微鏡最大的差異在於觀察方式。數位顯微鏡不像傳統顯微鏡透過目鏡來觀察,而是使用數位相機獲取畫面,再將即時畫面投影到連接的電腦螢幕。

    三要件組成數位顯微鏡

    數位顯微鏡結合了傳統光學顯微鏡、數位多媒體和數位處理技術,其成像系統通常包括三個模組:顯微鏡光學模組、資料擷取模組、數位影像處理和軟體控制模組。

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    顯微鏡光學模組執行顯微成像的功能,將欲觀察的樣本影像聚焦。一旦聚焦,資料擷取模組就會將影像以數位格式儲存在感光元件,如 CCD(電荷耦合裝置‍)或 CMOS‍(互補式金氧半導體),再透過 USB 或其他介面傳輸到電腦儲存裝置。

    軟體控制模組則是整個數位顯微鏡系統的核心,可即時控制、優化擷取的影像,並加以處理、分析測量。尤其隨著功能更強大的電腦出現,數位顯微影像可以得到更有效和高效的處理,例如可以取代手動計數功能,或是快速推疊或拼接影像。

    公式

    Dtot 表示景深,λ 是照明光的波長,n 是物鏡至觀察物體間介質的折射率,NA 是物鏡的數值孔徑

    e 是放置在顯微鏡物鏡圖像中,可分辨的最小距離,M 是橫向總放大倍率

    從公式可以看到,景深和總放大倍率幾乎成反比。而以過去難以同時兼備的高倍率和大景深來說,使用顯微鏡調整焦點,搜尋並到達分佈在不同深度的樣本後,再以數位成像設備捕捉分佈在這些深度的所有清晰影像,傳輸到電腦就能產生高品質、清晰的影像。

    另外,也可結合雷射和共軛焦顯微鏡觀察不同深度的橫斷切面影像,再利用電腦影像處理和 3D 重建演算法,便能可以獲得高解析度的立體輪廓,進而觀察複雜的細胞骨架、染色體、細胞器和細胞膜。

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    數位顯微鏡的電腦即時處理也常應用在動態或活體(in vivo)檢測的研究中,例如細胞膜潛在變化、藥物進入組織或細胞膜的過程等。

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    數位顯微鏡的倍率計算

    傳統顯微鏡的總放大倍率為目鏡倍率 x 物鏡倍率,既然數位顯微鏡拿掉了目鏡改以數位相機、電腦取代,該如何計算總放大倍率呢?

    數位顯微鏡除了光學放大倍率,還必須考慮數位放大倍率,因此總放大倍率=光學放大倍率 x 數位放大倍率

    • 光學放大倍率:物鏡放大倍率 x C 型轉接環放大倍率

    由於連接顯微鏡和相機通常有一個 C 型轉接環(C-mount),且內建鏡頭。因此必須先將物鏡放大倍率乘以轉接環的放大倍率。

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    • 數位放大倍率=螢幕(顯示器)尺寸/感光元件尺寸

    數位放大倍率必須考慮的元素有螢幕和感光元件。通常螢幕的對角線尺寸以英吋為單位,因此必須先將測量值轉換為毫米(mm);以 19 吋顯示器為例,其對角線測量值則為 19 吋 x 25.4=482.6 (mm)。

    感光元件尺寸同樣以對角線的測量值來計算。以 1” 的晶片來說,其對角線測量值為 16(mm)。

    感光元件規格(英吋)對角線
    1″12.89.316
    2/3″8.86.611
    1/1.8″7.25.49
    1/2″6.44.88
    1/2.5″5.84.37
    1/3″4.83.66
    1/4″3.22.44

    因此若以 10X 的物鏡搭配 0.67X 的 C 型轉接環,變焦 5X 後使用 2/3”CMOS 攝錄器拍攝並投影在 24 吋螢幕上。此時總放大倍率為:10 X 0.67 X 5 X 24 X 25.4 / 11 = 1856.5 (倍)

    不過,隨著技術的不斷進步,數位顯微鏡和光學顯微鏡間的界限變得越來越模糊,有些數位顯微鏡採用更多光學元件,光學顯微鏡也採用了數位相機技術;相信打破藩籬的那一天指日可待。

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    查看原始文章

    參考資料

    1. Digital vs. Optical Microscopes: An In-Depth Comparison
    2. How to Calculate Microscope On-Screen Magnification
    3. Chen, X., Zheng, B., & Liu, H. (2011). Optical and digital microscopic imaging techniques and applications in pathology. Analytical cellular pathology (Amsterdam)34(1-2), 5–18.

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    顯微觀點_96
    3 篇文章 ・ 1 位粉絲
    從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。