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統計模型於新冠肺炎防疫評估

為了解決Epoch time 轉換的問題，作者王威淳 這樣論述：

背景面對新冠肺炎大流行下不同高關注變異株 (VOC) 持續出現，急需新穎的統計模型方法了解疾病的流行與影響。因此，本論文的研究目的包括兩個部分：第一部分是發展機器學習方法於族群層級防疫作為的評估，結合無監督和監督方式，評估在COVID-19不同波流行之下NPIs作為和疫苗接種對社區疫情爆發的影響；第二部分則是發展一系列隨機過程模式估計個人層級從感染、症狀前期到症狀期的自然進展，並應用於邊境控制的精準監測及不同病毒量層級轉的轉轉移以進行流行病學監測。材料與方法本論文使用2020年至2022年1月間全球開放式資料進行分析，包括考量疫苗施打情境下解封指數(Social Distancing Ind

ex, SDI)、有效再生數等。並利用臺灣地區2021年5月至7月的社區感染資料，結合人口學特徵、症狀和個人病毒量進行個人層級自然病史統計模型的估計。首先，以易感-感染-傳染-恢復(SEIR)模型估計有效再生數(Rt)。結合無監督及監督機器學習方法預測COVID-19的傳播式，開發貝氏隨機多階段馬可夫模型，估計COVID-19疾病進展，以此為基礎進行電腦模擬並提供不同邊境控制精準策略的預期結果。最後，發展病毒量導引馬可夫模型，以四階段馬可夫回歸模式和九階段離散時間馬可夫模型，用於模擬個案在恢復前於不同隱狀態(Hidden State)之間與病毒量相關的詳細動態轉換。結果從2021年1月1日到2

022年1月22日，全球的流行病至少有三波流行。2021年5月臺灣社區流行的實證資料顯示NPI手段和檢測在前爆發剛開始的兩周估計其降低流行的效益達60%，並在2021年6月14日之後增强到超過90%，同時Rt從2021年5月的4.40下降到7月的0.29。本論文使用的監督機器學習三種（SVM、邏輯斯回歸和貝氏網絡(Bayesian Network, BN)）中，BN在AUC方面表現最為出色，其次則為邏輯斯回歸和SVM。BN將全球流行資料區分為兩個群集：疫苗主導群集(群集1)及NPI主導群集(群集2)。利用臺灣2020年3月至2022年1月境外移入個案估計個人層級疾病進展模式，本論文將資料依變異

株種類及流行趨勢分為7個時期，包括兩期D614G、兩期Alpha、兩期Delta，及近期Omicron。在D614G-1時期，無症狀COVID-19的每日發生率估計爲109（每10萬人）（95%信賴區間（CI）：98-121），D614G-2時期下降到40（95% CI：30-51），Alpha-1時期回到163（95% CI：141-188），在疫苗廣泛接種的Alpha-2、Delta-1和Delta-2時期發生率再次分別下降到117（95% CI。100-135）、97（95%CI：77-120）和112（95%CI：90-134），而最近出現的VOC Omicron期則又使發生率重新上升

到317（95%CI：267-371）。若以5天隔離期估算，Omicron將累積最多從症狀前期發展到症狀期的個案（94%），其次是Delta（74%和80%於兩時期）、Alpha VOC（74%和66%於兩時期）及D614G（80%和74%於兩時期）。利用隱藏馬可夫模式分析臺灣地區2021年5月至7月本土個案重覆Ct值變化可將個案分為五種狀態：低風險、中風險、高風險、極高風險和康復狀態，這五種隱狀態對應的放射高斯機率(Emission Probability)分佈之平均值分別爲45.0、34.2、29.9、23.8和15.8。其轉移機率矩陣則顯示病患在病程中不同Ct值變化傾向由低值(轉高風險)

至高值(較低風險)。從上述隱藏馬可夫模式的結果，我們進一步以Ct值15及25將病毒量分為三層，結合個案症狀發生建構四階段馬可夫模式，分析不同病毒量對症狀發生的勝算比及對潛伏時間的影響，結果發現中病毒量（15≦Ct

基於Holo_U-Net 深度學習網路設計電腦生成全像圖的研究

為了解決Epoch time 轉換的問題，作者黃郁傑 這樣論述：

本論文中我們使用不同的參數來設計Holo_U-Net，像是Epoch、Batch size、Learning rate，以測試且實現深度學習網路來達成電腦生成的全像術(Computer generated holography, CGH)。在神經網路的架構中，結合U-net以及Res-net的架構，在下採樣後接續著殘差區塊，並且接續著上採樣，訓練完成的模型之後，並使用基於自動編碼器的神經網路，在網路的輸出端，用於預測生成純相位式的全像圖。解碼器部分，用於物理繞射傳播-菲涅耳繞射(Fresnel diffraction)，又稱近場繞射(Near-field diffraction)。利用神經網

路推算出來的純相位全像圖並重建目標圖像。在重建影像上，我們比較重建圖像與原始影像的相關係數(Correlation coefficient, CC)、峰值訊噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)、結構相似性(Structural similarity, SSIM)、複指數小波結構相似性(Complex wavelet structural similarity index, CW-SSIM)做為系統重建圖像品質的評估指標。在影像重建結果方面，目前測得出最好結果的參數為Epoch是5、Batch size是2、Learning rate是0.001，重建影像各項

指標最高的分別為相關係數為0.974、峰值訊噪比24.43 dB、結構相似性0.893、複指數小波結構相似性0.977。我們的方法中，優點為每次訓練好的網路可以直接預測沒有訓練過的圖像，並在重建圖像中保持一定的重建品質。缺點為Holo_U-Net訓練時所的花費時間較傳統需要疊代的Gerchberg-Saxton演算法還來的久，並且每次訓練的時候都需要執行八百張圖像的菲涅耳正反轉換運算，因此訓練時間過長是此演算法的唯一缺點。