臺灣博碩士論文加值系統

T波交替是心肌細胞電性活動不穩定的現象，是心電信號中T波的幅度和形態的逐拍交替變化。在文獻上的研究已確實得以證實，TWA與室性心律失常、心因性猝死等有直接的密切聯繫，己經可以作為預測室性心律失常、心因性猝死風險的指標。本文以TWA檢測為重點，先定義TWA發生型態，使用迴歸分析理論最小二乘曲線擬合成方程式，得其參數再使用主要成分分析檢測。
而採用T-Wave Alternans Challenge Database (twadb)的心電信號進行檢測和研究其中是否存在的TWA現象，為心電信號T波交替的臨床研究尋找一種能以更快速、更少信號方式，就能檢測出TWA的檢測方法。本文方法只要在資料中取其有連續40個心跳就能分析不需要等到連續128個心跳，而本研究所提方法診斷為陽性的敏感度為92.31％，對診斷為陰性的敏感度為100％。

The event of T-wave alternans (TWA), which is the variation of the amplitude or morphology of the T wave of the ECG that repeats on an every other beat basis, is a marker of cardiac electrical instability. Studies in the literatures have shown that TWA is highly predictive for the occurrence of ventricular arrhythmias and sudden cardiac death (SCD). This study is dedicated to the detection and analysis of TWA by the TWA pattern occurred and by the principal compone analysis (PCA).
The simulation study based on the annotated T-Wave Alternans Challenge Database (twadb) is conducted to propose a faster approach that may be capable of detecting the microvolt T-wave alternans (TWA) applicable to clinical medicine. By the proposed method, TWA can be detected in 40 heartbeats, which is shorter than the conventional 128 beats, with results of 92.31% sensitivity and 100% specificity for tests on the annotated T-Wave Alternans Challenge Database (twadb).

誌 謝 i
中文摘要 ⅱ
Abstract iii
目 錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 ⅹ
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2心臟電生理學簡介 2
1.2.1心臟內部的電位差 3
1.2.2心臟的傳導路與心電訊號 3
1.2.3 心臟細胞電生理 5
1.3 TWA生理意義 7
1.4 T波交替(T-wave Alternans，TWA)研究發展 9
第二章 研究方法與材料 11
2.1心電信號數據來源 11
2.2心電信號的預處理 12
2.2.1低通濾波器(Lowpass Filter) 12
2.2.2高通濾波器(Highpass Filter) 14
2.3心電信號的基準點定位 16
2.3.1 T波的定位 17
2.4 T波交替(T-wave Alternans，TWA)檢測方法的分析 18
2.4.1線性回歸分析 19
2.4.2最小二乘法 19
2.4.3曲線回歸分析 21
2.4.4線性回歸分析的檢驗 21
2.4.5判定係數 和估計標準誤差 21
2.5主要成分分析(Principal Component Analysis，PCA)原理 24
2.5.1主成分分析的步驟 24
2.6基於定義TWA發生型態檢測方法 27
2.7 頻譜分析法(Spectral Method，SM)與文獻一[22] 29
2.7.1 頻譜分析法(Spectral Method，SM) 29
2.7.2文獻一[22] 32
第三章 實驗成果與討論 34
3.1實驗步驟 34
3.2 twa13使用SPSS分析 35
3.3 twa13使用頻譜分析法(Spectral Method，SM) 46
3.4 twa11使用SPSS分析 49
3.5 twa11使用頻譜分析法(Spectral Method，SM) 62
3.6 twadb資料庫之診斷準確性的測量結果 66
第四章結論與討論 76
4.1基於定義TWA發生型態檢測探討 76
4.2使用本文方法會影響PCA判斷的因素 78
參考文獻 80
附錄A 已在國內發表之論文 83
作者簡介 90

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