[快訊] 林鼎彥助理教授團隊,關於 SERS 在食品安全檢測中的設計、製造和應用之回顧,獲 Micromachines 刊登!

 

 

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文章介紹

 

永續和安全的食品是全球重要的議題,在檢測方面需要有良好的敏感性和實用性,且符合成本效益的工具。

 

然而,傳統的食品安全檢測標準化學方法,如高效液相色譜(HPLC)、氣相色譜(GC)和串聯質譜(MS),有成本高和測試時間長的缺點,阻礙專家獲取足夠資訊,以確保食品的安全。

 

此外,食品安全檢測,例如生物檢測法,由於樣本的瑕疵,通常會導致偽陽性或偽陰性結果。

 

到目前為止,食品安全分析目前仍依賴於酶聯免疫吸附法(ELISA)、聚合酶鏈反應(PCR)、HPLC、GC、紫外可見光譜法和質譜法,所有這些方法都需要長時間培訓合格的食品安全檢測實驗室操作員,阻礙了發展快速食品安全檢測系統的機會,尤其是在偏遠地區或資源相對匱乏的地區。

 

林鼎彥助理教授團隊透過文獻回顧,發現近年來,表面增強拉曼光譜(SERS)已成為食品安全檢測的首選工具之一,可以克服過去幾十年來面臨的困境。SERS 相對於色譜質譜分析具有便利攜帶性、非破壞性和較低成本等優勢。然而,SERS 在食品安全檢測應用方面遇到許多挑戰,如定量準確性、複製性不佳和大分子檢測的不穩定性。因此,SERS 成為全球檢測食品安全的工具的仍不普及。

 

林鼎彥助理教授團隊回顧了 SERS 當前的設計,彙整所有未來可能面臨到的需求和挑戰,希望提高相關領域對 SERS 的興趣,並促進未來 SERS 在食品安全檢測中的應用。

 

 

恭喜林老師!

 

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2023 / 10 / 15(日)活動內容

 

 

臨床研究與發表工作坊

Clinical research and publication hands-on workshop

 

2023 年 10 月 15 日(日)9:00a – 4:40p

台北捷運忠孝復興站旁 集思北科大會議中心

吳昭慶醫師 / 黃志生醫師 / 蔡依橙醫師

 

 

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年輕的臨床研究者剛起步,往往缺乏資源、沒有題材、不懂統計,即使好不容易東拼西湊寫出一篇論文,卻總是迎來一次又一次被 reject 的挫折。與其花時間一錯再錯,不如找老師從頭學過。最近有校友分享親身經歷,當手上資源突然中斷,唯有自己學會的技能,是真正無法帶走的,最終歷經波折成功發表

 

新思惟提供架構清晰的寫作方式,以「發表 SCI 論文」為目標,從論文怎麼寫作、reviewer 怎麼審稿、revision 怎麼回應,到臨床研究如何建立自己的資料庫,令人心生畏懼的統計實作,課堂中更是帶著您親手完成!透過講師豐富的投稿經驗來解析,給您最務實的起步建議,讓論文發表不再遙不可及。

 

【校友佳績】2022 年新思惟研究課程校友發表共計發表超過 1000 篇!把握機會,讓發表成真!

 

  • 從審閱者角度,學會正確的標題與摘要寫法,避免一眼就被退稿。
  • 學會又快又有效的寫論文,不靠靈感靠結構,能夠持續穩定產出。
  • 統計不好別擔心,當天讓你在親手跑出統計,做出 SCI 等級圖表。
  • 讓 revision 有高機率能夠被 accept,讀懂 reviewer 真正想表達的。
  • 研究環境不夠好?其實大家都是,教你整合手邊資源,順利起步。
  • 想不到研究主題嗎?不知道怎麼累積研究資源嗎?讓我們教你。

 

由具有國際頂尖期刊 editor 經驗,長期評估大量稿件的吳昭慶醫師,與實際從中小型醫院學術起步,並產出系列論文的黃志生醫師,搭配多次獲得研究獎項,並在國際學會擔任顧問的蔡依橙醫師,一同講授。

 

最適合初學者的入門課程,為你而開。

 

 

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馬上報名

 

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發表於 20231015(日) 第二十三梯次 | 已標籤 , , , , , , , , , , , , , , | 2023 / 10 / 15(日)活動內容 已關閉迴響。

2023 / 10 / 15(日)課程記錄

 

 

 

 

 

 

 

2023 / 10 / 15(日)活動內容

2023 / 10 / 15(日)課程講者

2023 / 10 / 15(日)報名截止

2023 / 10 / 15(日)課程滿意度與手寫回饋

2023 / 10 / 15(日)課程照片記錄

2023 / 10 / 15(日)「統計製圖大賽」得獎作品

 

 

 

 

最新活動

 

 

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[快訊] 陳柏成與許智維醫師團隊,使用機器學習模型預測中風後憂鬱症之研究,獲 Frontiers in Psychiatry 刊登!

 

 

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文章介紹

 

中風後憂鬱症(PSD),是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病,若能早期檢測和診斷,對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型,以預測中風後憂鬱症。

 

陳柏成與許智維醫師團隊,收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構,從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型,並通過中風後不同時間點(30、90、180 和 365 天),測試其特異性和敏感性來評估其性能。

 

研究結果顯示,機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具,並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵,包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓(新發高血壓)、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱,以及中風期間較低的血尿素氮。

 

作者認為,機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力,也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症,最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻,還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。

 

 

恭喜陳醫師與許醫師!

 

 

論文寫作

 

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發表於 20150726 (日) 第五梯次, 20170618 (日) 第十梯次, 共享榮耀 | 已標籤 , , , , , , , | [快訊] 陳柏成與許智維醫師團隊,使用機器學習模型預測中風後憂鬱症之研究,獲 Frontiers in Psychiatry 刊登! 已關閉迴響。

[快訊] 石承民醫師團隊,關於以前椎間融合術修正腰椎融合術之研究,獲 Journal of Orthopaedic Surgery and Research 刊登!

 

 

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文章介紹

 

前側椎間融合術(ALIF)是修正腰椎骨間融合術的一個理想選擇,因為它的操作範圍廣,可以進行植入物的摘除並容納大型骨間融合移植物。

 

然而,與其他方法相比,修正腰椎骨間融合手術並沒有顯著改善功能的結果。目前,關於修正腰椎骨間融合的預後因素尚未有明確的研究。石承民醫師團隊回顧某醫院在 2010 年 1 月至 2018 年 5 月間接受修正骨間融合手術的患者,調查前腰椎骨間融合術在修正腰椎骨間融合術的手術結果,和可能的預後因素。

 

團隊根據背痛和腿痛的 VAS 評分改善是否達到最小臨床重要差異(MCID),和 Macnab 標準來確定臨床結果,用融合率、術前和術後腰椎前彎度來評估放射學結果。另外也收集和分析可能影響臨床結果的手術相關因素,例如:BMI、椎間植入物移位、椎間植入物下陷、假性關節、以前的手術和融合節段數。

 

研究共納入和分析了 22 例接受 ALIF 進行修正骨間融合手術的患者。男性 9 例,女性 13 例,平均手術年齡 56 歲(26-78)。

 

有 11 名(50%)患者的背痛達到最小臨床重要差異(MCID),而有 14 名(64%)患者的腿痛達到 MCID。根據修訂的 Macnab 標準,本研究中 73% 的患者取得了成功的結果(優良或良好),疼痛和腰椎前彎度有顯著改善。術前融合節段 ≥2 被證明是背痛改善達到 MCID 的不良預後因素。

 

這項研究證實 ALIF 在修正腰椎骨間融合手術中,有顯著的臨床結果。然而,擁有兩個或更多的術前融合節段可能對背痛改善產生負面影響。

 

 

恭喜石醫師!

 

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