自律神經系統主管大部份的內臟器官的活動功能，並與體溫調控、血壓心跳以及內
分泌和情感行為表現相關，其主要的作用在維持人體內穩定的內在環境，並以此抵
抗外在的壓力。而在臨床上，自律神經障礙所引起的疾病非常廣泛，包括: 高血壓
、糖尿病併發症、帕金森氏症及暈眩等，這些症狀往往難以早先診斷並給予預先治
療，其瓶頸在於過去常規的檢查系統如血液、尿液、生化和電腦斷層等無法完全偵
測出自律神經失調之病變。在此篇研究中，我們建立一套完整的自律神經檢測系統
( 包括: 完整的資料儲存架構、完整的編碼系統和彈性的線上設定系統等 )，再配
合標準的檢測程序( 包括: 平躺、深呼吸、搖起75度…等生理檢查動作 )，便可即
時且非侵犯式地擷取到人體的血壓、心跳等等的連續生醫信號。在自律神經活動的
分析研究上，我們採用在R-R 區間數列的分析，除了有效地評估出交感、副交感神
經的活動情形外，更由12筆正常人的實驗數據中，驗證了以心電圖(ECG) 與血壓(
由Finapres擷取獲得 )所作的心跳變異分析，在時域上有97.81土1.38%的吻合度，
在頻域上在有效地去除動態伺服干擾之後，對預測自律神經活動的評估分析裡，EC
G 與Finapres血壓結果的相關性也由p>0.05提昇至p<0.002 ，驗證了各步驟的可靠
度。除此之外，為了提高連續脈波分析的準確度，我們應用了適應性共振理論神經
網路系統，對連續擷取的脈波波形作分類以及辨識，如此不但可剔除機械性的伺服
干擾，且可自動地判斷出脈波信號中被不期望的人為動作所影響的部份( 例如: 被
心情緊張影響的脈波波形 )，進而找出真正相對於各生理檢查狀態下的區間信號，
再對此信號作頻譜分析，經由實驗證明，此作法明顯改善了利用傳統自律神經系統
分析的結果。各項結果不但證明了正常人自律神經活動的規則之外，更為日後單獨
使用脈波波形作分析的研究，提供了一更有利的證明與工具。
|