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失智症量表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理
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另外網站結構式訪談1. 有關「記憶力」的問題（由資訊提供者回答）也說明：楊淵韓傅中玲劉景寬譯台灣臨床失智症學會1. 臨床失智評定量表(CDR)- 結構式訪談. 這是一個半結構式訪談。請發問所有問題。如有需要，發問其它問題來決定參與者的.
東海大學 應用數學系 陳宏銘所指導 劉亦軒的 機器學習分辨失智症患者的腦部MRI （2021），提出失智症量表關鍵因素是什麼，來自於機器學習、深度學習、失智症、阿茲海默症、MRI。
而第二篇論文東海大學 應用數學系 陳宏銘所指導 徐睿朋的 應用機器學習演算法於失智症量表數據以預測失智症 （2021），提出因為有 失智症、邏輯斯迴歸、隨機森林、旋轉森林、XGBoost的重點而找出了 失智症量表的解答。
最後網站女性失智症家庭照顧者之自我效能、積極因應則補充：本研究共招募78位. 參與者並納入研究分析。 三、研究工具. (一) 照顧自我效能量表- 修訂版. (Revised Scale for Caregiving. Self- ...
實踐以人為中心的全人健康照護：如何協助失智症患者
為了解決失智症量表 的問題，作者水野裕 這樣論述：
本書特色 1980 年代後半，醫界開始提倡「全人醫療、整合式照護」的觀念， 這是一種「以人為中心」的照護模式。 本書中將詳實介紹作者水野裕醫師親身至英國研習的知識以及他在日本累積的關於全人照護的寶貴經驗。
失智症量表進入發燒排行的影片
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機器學習分辨失智症患者的腦部MRI
為了解決失智症量表 的問題，作者劉亦軒 這樣論述：
本論文主要研究影響失智症腦部的區域，透過 MRI 影像資料分析影響失智症腦部區域，使用 BrainSuite 估計腦部影像 170 個腦部區域的體素及體積值。 170 個腦部區域資料透過深度學習與機械學習訓練，深度學習包含簡易神經網路模型和長短期記憶模型。機械學習的方法包含決策樹、CART 演算法、隨機森林、單純貝氏分類器、高斯貝氏分類器、 伯努利貝氏分類器、多項式貝氏分類器及支持向量機。機械學習與深度學習的準確率比較中最高 83%，最低為 39%，多數模型準確率只有 50% 。為了尋找失智症腦部區塊的判斷準則，對 60 位患者的腦部MRI 影像與年齡、性別、體重資料，包含 19 位非失智症
病患及 41 位阿茲海默患者透過決策樹分析尋找簡單的篩選標準，決策樹分成 4 個模型包含體素及體積兩種資料， Gini 與 Entropy 兩種方法。 驗證結果跟實際資料的準確度，最高有 83.33 到 100%，最低為 0 到 36.36%。使用混淆矩陣計算驗證資料的整體預測準確率為 55.6% 的準確率，模型對於失智症的靈敏度為 88.9%，正常患者則只有 22.2% 的靈敏度，四個決策樹模型可以列出 21 個共同特徵，發現模型對於失智症的判斷是可信的。
應用機器學習演算法於失智症量表數據以預測失智症
為了解決失智症量表 的問題，作者徐睿朋 這樣論述：
本論文透過失智症資料建立預測模型，使用的資料為臨床失智症量表與認知功能評估問卷結果，應用機器學習演算法，包括邏輯斯迴歸、決策樹與隨機森林、旋轉森林、核旋轉森林、XGBoost 演算法建立預測模型，比較各演算法模型的準確度與靈敏度，診斷結果分為兩個面向，根據醫師改良的臨床失智症量表 (Clinical Dementia Rating, CDR)，將診斷結果分成正常、輕度認知障礙、失智三類 (Group 3)，以及正常、輕度認知障礙、輕度失智、中度失智、重度失智五類 (Group 5) 兩種，再根據 4162 位受試者於此量表的作答情況，對應其診斷結果訓練模型，並且透過重要度分析篩選相對重要的題
目。其中旋轉森林與 XGBoost 的模型在預測受試者對應 Group 3 與 Group 5 時，準確度都分別達到約 0.94 與 0.9 相對優異。透過重要度分析從 50 道題目中選出 5 題再訓練模型，兩種方法對應 Group 3 與 Group 5 時準確度都分別達到約 0.88 與 0.74。在資料(二)認知功能評估問卷結果使用，根據 17474 位受試者的性別、年紀、教育程度，以及其認知功能障礙篩檢量表 (Cognitive Abilities Screening Instrument, CASI)、簡易心智量表 (Mini Mental State Examination, MM
SE)、蒙特利爾認知評估 (Montreal Cognitive Assessment, MoCA) 三種量表中其中一種的總分，對應其診斷結果 Group 3，分為三個部分，第一部分失智症全年齡分析，第二部分按照年紀的分群與第三部分認知功能異的模型建立與分析資料的準確度與靈敏度，第一部分準確度最高為 隨機森林 0.743，第二部分準確度最高為 76 歲以上的分群最高達到 0.809，第三部分認知功能異常分群準確度最高為 0.877，這樣的結果在過去失智症診斷準確度比較有相對優異的進步。