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國立臺灣大學 生物產業機電工程學研究所 顏炳郎所指導 魏宏軒的 人體組織特性之有限元素模型 （2019），提出ASP 取得網址參數關鍵因素是什麼，來自於乳房仿體、超彈性材料、有限元素分析、橫向探測、摩擦係數。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程研究所 蘇振隆所指導 許慧敏的 整合急性腦中風之平台開發 （2018），提出因為有 急性腦中風、電腦輔助、影像處理、特徵參數、單層感知器的重點而找出了 ASP 取得網址參數的解答。
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JavaScript 程式設計與應用
為了解決ASP 取得網址參數 的問題，作者張智星 這樣論述：
學習 JavaScript 的第一本入門書：適用於用戶端網頁、伺服器端 ASP、及單機 WSH 本書特色： 市面上第一本能夠同時將 JavaScript 應用於用戶端網頁、伺服器端 ASP、以及單機的 WSH，讓讀者能夠輕易地舉一反三。 作者以輕鬆幽默的筆調及簡單有趣的範例，深入淺出地為讀者解說JavaScript 的程式設計與應用，即使是初學者也能輕鬆入門。 指導讀者能夠輕易吸收 JavaScript 的精髓，同時掌握最新最炫的應用，包含AJAX、DOM、通用表示法與資料庫整合、Web Crawler 等你常聽到卻無法深入研究的題材。 作者
以本書內容在清華大學資訊系授課「Web程式設計、技術與應用」已經超過十年，每年選課人數約140人，故本書內容能夠完全反應學生的學習需求。每章都有習題，含選擇題、簡答題及程式題，是「Web程式設計」的完美教科書。 作者簡介 張智星 生於1962年，1984年畢業於台大電機系，1992年於美國加州大學柏克萊分校取得電機電腦（EECS）博士學位。1993-1995年任職於美國Mathworks公司，完成「模糊邏輯工具箱」（Fuzzy Logic Toolbox）。 現任教於國立清華大學資訊系，同時為美國Mathworks公司及台灣鈦思科技、清蔚科技的技術顧問。 研究專長為語音辨識與合成、音樂
分析與檢索、模糊邏輯與類神經網路，著有《Neural-Fuzzy and Soft Computing》由美國Prentice Hall出版、《MATLAB程式設計─入門篇》（清蔚科技、鈦思科技共同出版）。 在清華大學開授「Web程式設計、技術與應用」已經超過十年，每年均吸引約140人來修課，是清華大學少數橫跨技術與人文的熱門課。
人體組織特性之有限元素模型
為了解決ASP 取得網址參數 的問題，作者魏宏軒 這樣論述：
乳癌是為目前女性發生率最高的癌症，但早期的檢測、治療可以增加乳癌的治癒率。腫瘤的硬度與其良性和惡性密切相關，硬度則是腫瘤與組織之間的比較。在本文中，為了腫瘤僵硬度預測，建立了乳房有限元模型，而有限元模型將與力量探測實驗相互比較，將仿體視為超彈性材料，並且對於此材料進行單軸拉伸試驗，取得形成超彈性體所需之參數。在壓痕分析的結果上得到此模型與實驗上比較後，此模型具備一定程度準確性，在壓痕分析中比對3 mm至5 mm深度之力量回饋，所得到的RMSE數值分別為0.07 N、0.19 N、0.22 N，而在仿體橫向探測模擬中，選取適當的摩擦係數，下壓3 mm至5 mm深度並橫移之力量回饋，與機械手
臂實驗數據相比，所得到的RMSE值分別為0.22 N、0.54 N、0.38 N。
整合急性腦中風之平台開發
為了解決ASP 取得網址參數 的問題，作者許慧敏 這樣論述：
近年來腦中風的致死率有下降的趨勢，但好發率仍然居高不下。急性腦中風因其診斷與治療的複雜性與時效性。目前在臨床上治療急性腦中風診斷，主要還是以醫師判斷較為主觀，尚無一套客觀的標準。本研究目的為整合出血性與缺血性腦中風偵測功能，並建置一套急性腦中風評估的平台，提供醫師客觀判斷且有效率的處置建議。本研究透過影像處理技術整合出血性與缺血性腦中風CT影像為一平台。平台會先輸入病患相關的病理資訊，與讀取非增強CT影像，主要以區域成長法取得有效CT影像資訊、中值濾波用於去除雜訊，計算出血性腦中風之中線偏移、手動ROI圈出血與水腫區域，與計算出血與水腫面積、推算出血與水種體積、手動ROI圈ac-ASPECT
S與pc-ASPECTS區域以紋理參數分析，加入單層感知器與SVM進行後端運算，再依據閥值判別是否為缺血，並計算ac-ASPECTS與pc-ASPECTS各個區域分數。除了以假體測試驗證平台，並使用出血性腦中風30組CT影像(15組影像作為訓練組，15組影像作為測試組)，平台與一位醫師計算出血與水腫面積之重疊率比較，確認平台計算的準確度。缺血性腦中風則為100組CT及對應MRI影像分為兩大部分，都排腫瘤、水腫、出血之影像，第一部分為ac-ASPECTS CT及MRI各70組8個切面之影像(35組影像作為訓練組，35組影像作為測試組)為樣本。第二部分為pc-ASPECTS CT及MRI各30組3
個切面之影像(15組影像作為訓練組，15組影像作為測試組)為樣本，最終會以MRI判讀之結果為依據，判斷中風位置與本系統之判定結果做比較，並進行系統之效能評估與驗證。結果顯示:系統在偵測出血與水腫面積中風部分，與醫生出血面積重疊率可高達89.13±6.89%，在水腫面積重疊率可高86.01±8%。相較原系統其重疊率分別提升3.13%及9.01%。ac-ASPECTS單點測試組之準確度、敏感度、特異性Kappa值分別為90%、86%、94%、0.806，系統評估結果可施打t-PA(ac-ASPECT score >7)之準確度、敏感度、特異性、Kappa值分別為88%、 81%、 91%、0.73
48。pc-ASPECTS單點測試組之準確度、敏感度、特異性Kappa值分別為93%、79%、97%、0.8089，系統評估結果可施打t-PA(pc-ASPECT score >7)之準確度、敏感度、特異性Kappa值分別為93%、67%、100%、0.7619。由結果顯示本研究急性腦中風電腦輔助診斷平台，能提供醫師客觀的病理判斷資訊，但平台對於圈選出血與水腫、ac-ASPECTS、pc-ASPECTS區域以手動ROI圈選，在偵測ac-ASPECTS、pc-ASPECTS區域微小缺血區域較不易偵測降低判斷準確率，期望未來可以運用神經網路自動學習病變特徵取代目前的手動圈選病變特徵，以大量數據分析
增加病變判斷的準確率。