整體效率率率

除了了組織參參數數萃取的精精準度度，對於光譜樣本分析效率率率的提升是本研究的另一 個重點。在本研究所建立立的參參數數萃取流流程中，包含光譜比對、吸收峰波長判斷及 其他種種的運算所需花費的資源因遠小於蒙地卡羅羅模擬所需的耗費而皆可予以忽 略略，因此本節中關於計算效率率率的探討僅考慮蒙地卡羅羅模擬的資源消耗。表 4.7 中 將傳統遞迴式擬合與本研究中提出的新參參數數萃取方法所耗費的運算資源進行行比較。

其中為了了簡化比較，我們假設單次蒙地卡羅羅模擬所耗費的運算成本與使用的光子 數數成正比，將進行行一百萬顆光子模擬所需花費的運算資源單位稱作「百萬光子單 位」。在本研究所建立立的參參數數萃取方法中，僅有血紅素濃度度擬合及參參數數量量值修正 兩兩部分需進行行蒙地卡羅羅模擬。其中，血紅素濃度度擬合過程中對每個厚度度比對表格 參參數數組合的處理理大約需 4~5 次蒙地卡羅羅模擬，每次模擬使用一百至兩兩百萬光子。

參參數數量量值修正的運算需求視所進行行的修正次數數而定。由於對於光譜強度度分佈精精準 度度需求較高，此階段的蒙地卡羅羅模擬需使用兩兩百至五百萬顆或更更多光子數數。若若以 每筆光譜樣本進行行 0~3 次參參數數量量值修正來來計算，此新參參數數萃取方法需 27~37.5 百 萬光子單位的運算資源，約為遞迴式擬合需求的 7%~10%。換言之，若若以相同的運 算能力力進行行兩兩種模擬，新萃取方法僅需遞迴式擬合法十分之一以下的運算時間，

在效率率率方面是大幅的提升。

事實上，若若論論時效，新萃取方法尚有提升的空間。在血紅素濃度度擬合的環節，

由於三個厚度度表格參參數數組合的處理理彼此沒有相依性，因此能輕易易地達成平行行處理理。

若若平行行處理理不不會因記憶體或運算資源的負擔而影響單一模擬的處理理速度度，新萃取 方法的運算時間可進一步減少至遞迴式擬合的 2%~5%。根據經驗上使用遞迴式擬

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合所花費的數數小時以上運算時間計算，本研究中所提出的方法可將光譜參參數數萃取 過程所短至數數分鐘。

表 4.7 新參參數數萃取方法與遞迴式擬合法運算資源需求比較

此表中比較使用新參參數數萃取方法與傳統遞迴式擬合分析單一光譜樣本所需花費的運算資源。這 裡裡的運算資源可以是運算所花費的時間成本或是佔用的記憶體。兩兩者相比，新方法所需資源僅 為傳統遞迴式擬合法的 7%~10%。

遞迴式擬合法 新參參數數萃取方法

蒙地卡羅羅

需求 500 萬顆以上光子/50~100 次

200 萬顆光子/12~15 次 (血紅素濃度度擬合)

＋

200~500 萬顆光子/N 次 (參參數數量量值修正) 平均運算

資源需求 375 百萬光子單位 27+3.5N 百萬光子單位

*跓 1：N 代表參參數數量量值修正次數數

*跓 2：百萬光子單位是在本研究中假定進行行單次蒙地卡羅羅模擬耗費資源與使用光子數數成正比的 前提下，進行行一百萬光子模擬所需花費的運算資源

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第五章 結論論與未來來展望

本研究目的在於搜尋各種組織參參數數在漫反射光譜中顯現的特性並將之應用於 建構組織參參數數的萃取方法。根據第一階段研究的結果，上皮及基質層散射係數數的 量量值對漫反射光譜強度度有最大的影響，同時也影響漫反射光譜對其它參參數數變化的 敏感度度，為首要的參參數數量量值判斷目標。散射係數數比對表格為針對本研究散射係數數 範圍設計，配合多種上皮層厚度度設定所建立立的光譜量量值比對表格，主要目的在於 對散射係數數量量值作概略略性的判定。依據使用光譜的不不同，散射係數數比對表格的表 現隨使用的光纖設計（垂直、斜角或者兩兩者共同使用）以及上皮層厚度度設定精精細 度度而各有不不同。其中，上皮、基質散射係數數的平均判斷誤差（方均根百分誤差）

範圍分別在 13%~29%以及 4%~10%之間，接近於使用傳統遞迴式曲線擬合判斷散射 係數數的平均水準，也符合所設定判斷概略略散射係數數量量值的目標。波長 410~440nm 之間的吸收峰位置為血氧飽和度度比較明顯的判斷依據。吸收峰位置與血氧飽和度度 之間的對應關係曲線可由樣本光譜迴歸取得。不不論論使用一次方或是三次方多項式 的迴歸曲線，血氧飽和度度的平均判斷誤差約為 12%（絕對誤差），在降降低後續光 譜處理理中血氧飽和度度所造成之光譜誤差的目標上已然足夠。血紅素濃度度與 700nm 以下的光譜吸收深度度呈現正相關，且光譜中各波長對血紅素濃度度變化的敏感度度分 佈隨參參數數組合不不同而變動。本研究中以這樣的特性設計出可同時用以擬合血紅素 濃度度量量值以及判斷上皮層厚度度區段歸屬的方法。此方法在垂直光纖 SDS4 位置光 譜中實現的效果優於在 SDS2 光譜的表現，在平均血紅素判斷誤差（百分誤差絕 對值）及上皮層群組歸屬判斷準確率率率分別達到 10.8%以及 93.3%。至此，所有組 織參參數數都都依照其光譜特性被大略略估計，參參數數平均誤差均可達到低於 20%的水準。

由於本方法避免了了傳統遞迴式擬合可能收斂於局部極值的情況，對於參參數數判 斷的精精準度度有更更加提升的能力力。藉由選取適當的波段，我們可以將當前的光譜誤 差及光譜對各參參數數的敏感度度，簡化為一常見見的多變數數聯聯立立方程式，並以簡單的矩

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陣運算解出各參參數數的修正量量。這樣的做法被證明擁有卓著的參參數數修正效果，經過 一次修正後所有參參數數平均誤差可降降低原始誤差的 28%~58%，使所有參參數數平均誤差 均低於 10%，相比於傳統遞迴式擬合 5%~20%的平均誤差有與之匹敵甚至超越的能 力力。另外，對於原始誤差較大的樣本，多次的參參數數量量值修正被證明對誤差有持續 降降低的能力力。這對於系統判斷參參數數量量值的穩定性有重大的意義。

圖 5.1 新參參數數萃取方法流流程圖

此流流程圖顯示在本研究中所建立立各參參數數萃取方法流流程圖。此流流程包含兩兩個部分：其一為各參參數數的 概略略估算部分，其二為為提升參參數數精精確度度的量量值修正步驟。在這個流流程中，使用者可以依據需求 插入其它參參數數判斷步驟，並可依據對參參數數精精確度度的需求選擇進行行多參參數數量量值修正的次數數。在參參數數 修正環節所顯示的誤差為經過一次修正的結果，在經過更更多次修正後，參參數數精精準度度可望更更加提 升。

效率率率的進步是本參參數數萃取方法相對於傳統遞迴式擬合法最大的突破。在第一 章中曾經提到，根據過去的經驗，以遞迴式曲線擬合進行行一光譜參參數數的分析約需 數數小時的時間。本研究中所提出的方法在適當的平行行化處理理下可將運算時間縮短 為原所需時間的 2%~5%甚至更更低，因此可能在一小時內完成單一光譜的分析。雖 然尚無法達到即時的診斷，這樣的速率率率已足以處理理臨臨床每日的樣本，且病患將有 機會在短暫的等待後即獲得檢驗結果。這些進展在臨臨床技術的實用層面具有重要 意義，

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本研究中所建立立的方法根據雙層組織模型所考量量的組織參參數數特性所設計，其 中由於各參參數數的光譜特性迥異異，因此在參參數數擬合流流程中包含多種不不同的參參數數量量值 估計方法。誠如在研究初期所設定的策略略，此方法的流流程中對於參參數數的判定採由 粗略略而精精確的架構，一方面提高參參數數的搜尋效率率率，同時可依據應用的需求而具有 彈性。使用者可依據對參參數數精精確度度的需求決定所需的修正步驟與次數數，抑或是依 據新增的組織參參數數而在現有的流流程中安插其它參參數數的判斷步驟。最重要的，本方 法大幅縮減分析樣本光譜所需的時間，且有機會徹底解決參參數數萃取結果收斂至局 部極值的問題。如此包含效率率率的大幅提升以及參參數數萃取穩定性的鞏固，大幅解決 此技術在臨臨床發展上長期的困境。在未來來，我們將針對方法中的細節進行行微調及 最佳化，並將之與本團隊光學系統結合，實際應用於活體量量測光譜的組織參參數數判 斷。若若能在此獲得成功，則使用漫反射光譜萃取組織參參數數的效率率率及準確度度可望更更 加提升，增加了了此項技術在臨臨床應用的可行行性與競爭力力。

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