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多項性生理訊號實現急性中風病患預後與嚴重度偵測

為了解決HRV 缺點 PTT的問題，作者林韻弘 這樣論述：

中風是造成死亡與失能的主要原因，心房顫動更是提高中風風險約五倍的危險因素，若能早期預測有心房顫動的中風病患的預後，對於他們的治療會是有幫助的。然而，目前的診斷設備，例如電腦斷層掃描與核磁共振，其缺點為昂貴、不可攜、可能導致副作用；若是根據無心房顫動的中風病患的預後方式採用多項性生理訊號如心電圖、動脈血壓、光體積描述訊號來早期預測中風病患的預後，會發現心電圖和光體積描述訊號並不是很準確，但是以動脈血壓作為量測方式的話，雖然較為準確但其缺點是侵入式量測，不易於每位病患上取得。因此，本論文提出以多項性生理訊號，包括：光體積描述訊號和脈波傳遞時間來早期預測有心房顫動的中風病患的預後。透過多項性生理訊

號分析架構，本論文預測心房顫動中風預後的準確率達到84.2%，該準確率較單一種生理訊號預測準確率佳，這意味著本論文提出的多項性生理訊號分析架構有潛力用於預測有心房顫動的中風病患的預後。此外中風是一個動態的過程，他有可能隨著時間惡化，假如我們想要即時監控中風病患當下的嚴重程度變化，我們必須要有另外一個方法和指標來判斷它，目前醫療人員在判定中風病患的嚴重程度是透過例如語言、行動能力這些個體功能來評估中風的嚴重程度，但這些量表的數值在中風病人的個體功能產生劇烈的變化之前是無法反映出來的，所以我們提出以生理訊號來做進一步的分析。本論文提出基於多項性生理訊號的中風嚴重程度惡化偵測架構，其接收者操作特徵曲

線的曲線下面積達到94.7%，這意味著本論文提出的多項性生理訊號的中風嚴重程度惡化偵測架構有潛力用於中風嚴重程度監控。

使用雙PPG感測器進行脈搏傳遞時間、脈波速率及血壓估測

為了解決HRV 缺點 PTT的問題，作者石豐連 這樣論述：

根據行政院衛生福利部的統計資料，105年的十大死因，死亡人數占總死亡人數之76.8%，高血壓佔據了第八位，高血壓相較於104年的死亡率則增長了6%的人數。高血壓可經由量測判別，但傳統的血壓量測裝置使用不便且不舒適，使得使用者難以建立量測血壓的習慣，為了改善傳統血壓計的缺點，本研究以兩組 (Photoplethysmography, PPG)進行血壓的估測與可行性探討。本研究使用嵌入式單板電腦開發雙PPG血壓評估裝置，同時量測兩組光體積變化描記圖法(Photoplethysmography, PPG)，心臟在收縮與舒張的過程中會改變血液體積，影響光的反射量，在光感測元件會接收到脈搏波的變化。感

測器訊號使用濾波器濾除雜訊後，進行PPG訊號的峰值演算。分別計算出心率、血管硬化指標、脈搏反射指標以及灌流指標。尤其本研究使用雙PPG可進一步以計算出脈波傳遞時間以及脈波傳遞速度，作最後的血壓估測。首先使用線性回歸估測血壓，發現精準度不夠高，再用機器學習來提高精準度。根據本研究結果顯示，心率的精準度皆有97%以上。線性回歸所作的血壓精準度為73.13到94.31%，機器學習所作的血壓精準度為86.52到96.80%。結果說明心率的精準度具有相當高的參考價值，在線性回歸的血壓精準度誤差較大，再使用機器學習之後有將精準度提高。未來可以再精進硬體與使用深度學習，提升血壓精準度。