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利用無線腦波評估學齡前注意力不足過動症狀特質基於幼兒版持續性表現測驗之階層式推論系統

為了解決rfr中文的問題，作者張智豪 這樣論述：

注意力不足過動症(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)為常見影響兒童的神經發展障礙，學齡前兒童的患病率在2.1%至5.7%之間。此外，ADHD會表現出異質性神經行為缺陷，例如注意力不集中、衝動、情緒失調、難以保持警惕或持續性注意力缺失。這項研究的目的是利用腦電波生理訊號特徵來協助鑑別診斷ADHD和典型發展學齡前兒童，針對醫療診斷有ADHD傾向的學齡前孩童，再搭配幼兒版持續性表現測驗(Kiddie-Continuous Performance Test, K-CPT)所獲得的指標分數檢視這些孩童具有何種異質性神經行為表現。本實驗總共徵招

30位具有ADHD特質之學齡前兒童和21名具有典型發展的年齡相符的孩童進行研究。在第一層機器學習分析當中，利用不同的分類器如支持向量機(Support Vector Machine, SVM)、隨機森林(Random Forest, RF)、高斯分類器(Gaussian Classifier, GC)以及K-近鄰演算法分類器(kNN Classifier, kNN)進行機器學習預測分析，透過逐續特徵選取演算法找出最佳特徵組合，前額葉和枕葉的Delta以及Beta波段進行訓練和交叉驗證，與先前文獻所提及之腦波訊號特徵做準確率和特徵組合差異性的比較。在模型的準確率中， SVM能達到97%，隨機森林

能達到95.5%，高斯分類器能達到75.4%而k-近鄰演算法能達到97.1%。接著，針對第一層協助鑑別診斷為具有ADHD特質之學齡前孩童，透過其腦波生理訊號以及K-CPT測驗分數作迴歸分析，將其預測分數透過K-CPT指標的標準來衡量是否有ADHD症狀異質性的表現。利用結果可得知，腦電波之中的Beta波段可以用做識別K-CPT不同指標的特徵，也可利用Theta以及Beta波段的腦波生理訊號來獲得不同錯誤類型的刺激反應回饋，以獲取ADHD不同方面的症狀異質表現資訊。最後，我們可以應用此項估測ADHD不同面向的系統，幫助臨床醫師針對學齡前孩童擬定早期療育治療計劃減少ADHD對孩童之後不良影響。

應用於精密機械訓練系統 之14位元電流式數位類比轉換器

為了解決rfr中文的問題，作者王丕智 這樣論述：

本研究藉由智慧手套上之力量感測器搭配後端訊號處理系統透過無線方式傳送及記錄手部力量變化，結合物聯網大數據分析，使學徒能夠透過人機介面做出與示範者相似之動作，同時透過手部力量系統得到相符合力量回饋，進而使學徒達到更有效率之學習效果。此感測器在縮小尺寸後亦可應用於晶圓測試之探針卡探針測試分析，藉由探針直接碰觸感測器所產生的訊號，透過訊號處理系統分析探針之狀況。本研究自製14位元電流式數位類比轉換器使用電流式架構。輸入信號的中、高位元經由隨機溫度計編碼電路後透過閂鎖電路控制，在驅動電流源內開關電晶體時同步化，達到降低電流源開關電晶體之汲極端電壓擾動量，以減少突波的發生。目前已發表之數位類比轉換器解

析度大多為12位元以下，若要應用於處理微弱訊號需要較高解析度之轉換器。且目前已發表相關研究之主動區域面積大多為1mm2以上，考慮到量產成本及高解析度因素，本論文使用TSMC 0.18um1P6M製程設計一14位元且主動區域小於1 mm2之數位類比轉換器。Pre-sim結果無雜訊動態區間能力達86.5 dB，加入寄生效應後之無雜訊動態區間能力達62.7dB，主動區域總面積為0.19 mm2。