| 1 |
|
4. 3D model |
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
ในการหักของกระดูก จะมีสูตรพลังงาน ณ จุดที่กระดูกหัก คือ U = lsbB2/2y โดยที่ความยาวกระดูก = 90 cm, average surface area = 6 cm2 ค่า young modulus = 14x105 N/cm2 จงหาค่าพลังงาน
|
1. 196.5 J |
|
U = (0.9 x 6 x 12)2 / (2 x 14x1010) = 196.5 J |
ในสูตร U = lsbB2/2y นี้
U คือพลังงานที่เกิดขึ้นในการหักของกระดูก
l คือความยาวของกระดูก (ในหน่วยเซนติเมตร)
s คือพื้นที่ผิวเฉลี่ยของกระดูก (ในหน่วยเซนติเมตรกำลังสอง)
B คือความกว้างของกระดูก (ในหน่วยเซนติเมตร)
y คือค่า young modulus (ในหน่วยนิวตันต่อเซนติเมตรกำลังสอง)
เมื่อใส่ค่าที่โจทย์กำหนด จะได้
l = 90 cm = 90 ซม. = 0.9 ม.
s = 6 cm2
B = 1 ซม. (สมมติว่ากระดูกมีรูปทรงสี่เหลี่ยมผืนผ้า)
y = 14x105 N/cm2 = 14x1010 N/ม2 |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
คำนวณค่า protein (หน่วย mg/24) ในปัสสาวะ 24 hr
Total volume = 2400 ml Urine protein = 2.7 mg/dL
|
4. 64.8 |
|
เริ่มจากการแปลงหน่วยของปริมาณปัสสาวะจาก ml เป็น L 00 ml ÷ 1000 ml/L = 2.4 L
ต่อไปใช้สูตรเพื่อคำนวณปริมาณโปรตีนในปัสสาวะจะได้
Urine protein (mg/24hr) = 2.7 mg/dL × 2.4 L × 10
Urine protein (mg/24hr) = 64.8 |
Urine protein (mg/24hr) = Urine protein (mg/dL) × Total urine volume (L) × 10 |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
ข้อใดไม่ใช่ประโยชน์ของ Nanoparticle
|
3. Conduct electricity |
|
ไม่เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติที่แตกต่างของ Nanoparticle จากวัสดุอื่น ๆ ที่มีขนาดใหญ่กว่า |
คุณสมบัติที่แตกต่างของ Nanoparticle ทำให้มีการนำมาใช้งานในหลากหลายด้าน เช่น การอัพพากษ์ในการแสดงภาพทางการแพทย์ การกำจัดเชื้อแบคทีเรีย การส่งยาเข้าสู่เนื้อเยื่อต่าง ๆ และความมั่นคงสูงในการใช้งานโดยไม่เสียหายง่าย ๆ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
Microfluidic system มีข้อจำกัดใด
|
1. Analysis of disease |
|
ต้องการใช้เทคนิคและอุปกรณ์ที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับการวิเคราะห์โรคด้วยเทคนิคทั่วไป |
การใช้ microfluidic system เพื่อวิเคราะห์โรคมีข้อจำกัดในการตรวจวินิจฉัยโรคที่ซับซ้อน |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
ค่า Modulus Young ของโปรตีน บอกอะไรเราได้ ยกเว้นข้อใด
|
3. Ability to reform |
|
โดยปกติแล้ว ค่า Modulus Young ใช้ในการวัดความตึงตัวของวัสดุเท่านั้น และมักนำมาใช้ในการออกแบบโครงสร้างของวัสดุหรืออุปกรณ์ที่ต้องใช้ในการรับแรง ไม่ใช่เพื่อวัดความสามารถในการกลับรูปหรือการเปลี่ยนรูปของวัสดุ |
ค่า Modulus Young ของโปรตีนเป็นค่าที่วัดความตึงตัวของโมเลกุลโปรตีน เมื่อโปรตีนถูกแตกตัว ดังนั้นค่า Modulus Young จะไม่สามารถใช้เพื่อบอกความสามารถในการกลับรูปหรือการเปลี่ยนรูปของโปรตีนได้ (ability to reform หรือ ability to deform) |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
หากสูตรของการหาความยาวของ Protein helix คือ lengthA = (4x10^8)/660 x A
จงหาความยาวของ Protein A หากมี 2.6 A°
|
1. 224 µm |
|
lengthA = (4x10^8)/(660 x 2.6) = 224 μm
|
เราสามารถหาความยาวของ Protein A ได้จากสูตร lengthA = (4x10^8)/(660 x A) โดยที่ A คือค่าคงที่ 2.6 A° ที่กำหนดให้ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
การมี membrane ที่เป็น fluid- like bilayer structure protein จะเกิดการเรียนงตัวอย่างไร
|
4. มีการเรียงตัวทั้งสองแบบ |
|
ใน membrane ที่เป็น fluid-like bilayer structure จะมีการเรียงตัวของโมเลกุลแบบ hydrophobic โดยใช้หัวใจของโมเลกุลเป็นตัวช่วยในการเรียงตัว โดยอนุญาตให้ฝังตัวลงไปในชั้นของลิปิดไฟด์ที่ไม่มีน้ำ ซึ่งทำให้เกิดการเรียงตัวเป็นชั้นของโมเลกุลใน membrane |
โมเลกุลที่อยู่ใน membrane ยังมีการเรียงตัวแบบ hydrophilic ด้วย เพื่อช่วยในการทำให้พื้นผิวของ membrane มีความหนืดและสามารถติดต่อสื่อสารกับสารละลายที่เป็นน้ำได้ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
ข้อใดไม่ใช่ประโยชน์ของความหนืด
|
5. พัฒนายาน้ำ |
|
ความหนืดไม่เกี่ยวข้องกับการพัฒนายาน้ำ ซึ่งเป็นกระบวนการทางเคมีที่เกี่ยวข้องกับการสร้างยาใหม่ๆ หรือปรับปรุงสารที่มีอยู่แล้วให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น |
ประโยชน์ของความหนืดมีดังนี้
วัดความแข็งแรงของกล้ามเนื้อ: ความหนืดสามารถช่วยวัดความแข็งแรงของกล้ามเนื้อได้ ซึ่งสามารถช่วยในการวินิจฉัยโรคหรืออาการที่เกี่ยวกับกล้ามเนื้อได้
วัดความดัน: ความหนืดสามารถช่วยวัดความดันโลหิตได้ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการวินิจฉัยโรคหลายๆ ชนิด เช่น โรคความดันโลหิตสูง
การผ่าตัด: ความหนืดสามารถช่วยในการตรวจวินิจฉัยและวางแผนการผ่าตัดได้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการเกิดภาวะแทรกซ้อนในการผ่าตัด
ดูค่าเลือด: ความหนืดสามารถช่วยตรวจวิเคราะห์ค่าเลือดได้ เช่น วัดความเข้มข้นของเลือด วัดจำนวนเม็ดเลือดแดง วัดระดับฮีโมโกลบินในเลือด เป็นต้น |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
นักวิ่งใช้กฎ Newton's ข้อใดในการเริ่มวิ่ง
|
4. ข้อ 1,3 |
|
เพื่อเริ่มเคลื่อนไหว นักวิ่งจะต้องสร้างแรงเพื่อผลักตัวเองไปข้างหน้า ซึ่งเป็นการกระทำตามกฎ Newton's ข้อที่ 1 ว่าวัตถุจะมีแรงกระทำต่อมันเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในการเคลื่อนไหวของมัน
เมื่อนักวิ่งผลักตัวเองไปข้างหน้า จะมีแรงตอบสนองเท่ากันและตรงข้ามกลับมากระทำต่อตัวนักวิ่ง ซึ่งเป็นการกระทำตามกฎ Newton's ข้อที่ 3 ว่าวัตถุจะมีการตอบสนองด้วยแรงที่เท่ากันและตรงข้ามกับแรงที่กระทำต่อมัน |
นักวิ่งใช้กฎ Newton's ข้อที่ 1 เมื่อเริ่มวิ่ง เพราะกฎนี้กล่าวว่าวัตถุจะอยู่นิ่งได้หากไม่มีแรงที่กระทำต่อมัน
และยังใช้กฎ Newton's ข้อที่ 3 อีกด้วย เพราะกฎนี้กล่าวว่า ทุกครั้งที่มีแรงกระทำในวัตถุ จะมีการตอบสนองด้วยแรงที่เท่ากันและตรงข้ามกับทิศทาง |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
จากบทความนี้
Purpose: Breast cancer is a prominent cancer type with high mortality. Early detection of breast cancer could serve to improve clinical outcomes. Ultrasonography is a digital imaging technique used to differentiate benign and malignant tumors. Several artificial intelligence techniques have been suggested in the literature for breast cancer detection using breast ultrasonography (BUS). Nowadays, particularly deep learning methods have been applied to biomedical images to achieve high classification performances.
Patients and Methods: This work presents a new deep feature generation technique for breast cancer detection using BUS images. The widely known 16 pre-trained CNN models have been used in this framework as feature generators. In the feature generation phase, the used input image is divided into rows and columns, and these deep feature generators (pre-trained models) have applied to each row and column. Therefore, this method is called a grid-based deep feature generator. The proposed grid-based deep feature generator can calculate the error value of each deep feature generator, and then it selects the best three feature vectors as a final feature vector. In the feature selection phase, iterative neighborhood component analysis (INCA) choose 980 features as an optimal number of features. Finally, These features are classified by using a deep neural network (DNN).
Results: The developed grid-based deep feature generation-based image classification model reached 97.18% classification accuracy on the ultrasonic images for three classes, namely malignant, benign, and normal.
Conclusion: The findings obviously denoted that the proposed grid deep feature generator and INCA-based feature selection model successfully classified breast ultrasonic images.
Keywords: deep classification framework, deep neural network, grid-based deep feature generator, iterative feature selection, breast ultrasonography (BUS)
จงสรุปว่าบทความต้องการใช้ Ultrasonic imaging ในการทำสิ่งใดและได้ผลอย่างไร
|
บทความต้องการใช้เทคนิคการประมวลผลภาพดิจิตอลด้วย Ultrasonography เพื่อตรวจวินิจฉัยมะเร็งเต้านม โดยเฉพาะการตรวจหามะเร็งเต้านมแบบซ้ำซ้อนในช่วงเริ่มต้นที่จะช่วยเพิ่มผลการรักษาที่ประสบความสำเร็จได้ |
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Abstract
In this global pandemic situation of coronavirus disease (COVID-19), it is of foremost priority to look up efficient and faster diagnosis methods for reducing the transmission rate of the virus severe acute respiratory syndrome coronavirus2 (SARS-CoV-2), Recent research has indicated that radio-logical images carry essential information about the COVID-19 virus. Therefore, artificial intelligence (AI) assisted automated detection of lung infections may serve as a potential diagnostic tool. It can be augmented with conventional medical tests for tackling COVID-19. In this paper, we propose a new method for detecting COVID-19 and pneumonia using chest X-ray images. The proposed method can be described as a three-step process. The first step includes the segmentation of the raw X-ray images using the conditional generative adversarial network (C-GAN) for obtaining the lung images. In the second step, we feed the segmented lung images into a novel pipeline combining key points extraction methods and trained deep neural networks (DNN) for extraction of discriminatory features. Several machine learning (ML) models are employed to classify COVID-19, pneumonia, and normal lung images in the final step. A comparative analysis of the classification performance is carried out among the different proposed architectures combining DNNs, key point extraction methods, and ML models. We have achieved the highest testing classification accuracy of 96.6% using the VGG-19 model associated with the binary robust invariant scalable key-points (BRISK) algorithm. The proposed method can be efficiently used for screening of COVID-19 infected patients.
อยากทราบว่าบทความนี้พูดอะไรถึงการประยุกต์ใช้ x-ray imaging
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
ให้นักเรียน set up การทดลองด้านมะเร็ง โดยใช้ Fluorescence ในการทดลอง
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ให้นักเรียนยกตัวอย่างการใช้ physics ใน pathology (พยาธิวิทยา)
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จงยกตัวอย่าง ultrasonic therapy ในการรักษา bacteria
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Vibrational medicine มีผลกับ bone health อย่างไร
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบายการใช้ laser ในการรักษาโรค Rheumatoid
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ให้นักเรียนตั้ง Experiment ใหม่ขึ้นมาที่ใช้หลักการทาง Physics ในการรักษาโรค COVID-19 โดยที่ข้อ 19 ให้นักเรียนอธิบายการทดลองและข้อ 20 ให้นักเรียนวาดภาพจำลองการทดลอง (แนบส่งเป็นไฟล์หลังส่งข้อสอบ)
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ให้นักเรียนตั้ง Experiment ใหม่ขึ้นมาที่ใช้หลักการทาง Physics ในการรักษาโรค COVID-19 โดยที่ข้อ 19 ให้นักเรียนอธิบายการทดลองและข้อ 20 ให้นักเรียนวาดภาพจำลองการทดลอง (แนบส่งเป็นไฟล์หลังส่งข้อสอบ)
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|