臺灣博碩士論文加值系統

由於醫療科技的進步，心電圖已是心臟疾病診斷及治療最基本的檢查項目之一。有些心臟疾病如心室顫動(ventricular fibrillation)等，病發時若無及時實行救護，往往為造成病患猝死之原因。一般來說，需要長期監測的病患，都以配帶霍特(Holter)心電圖記錄器，因此限制了病患的活動力。為改善病患生活品質及保障其生命安全，本研究發展一結合手機之心臟疾病辨識系統，並擁有當生命受到威脅時可緊急呼救的救援系統。
本研究將一般擷取第一導程心電圖方式從三個電極改良為兩個電極，且使用乾式電極，擷取心電圖的電路包含了放大器、濾波器等，且使用訊號整合控制處理器MSP430將擷取後的心電訊號做類比/數位轉換，透過藍芽模組使用串列傳輸(UART)訊號傳輸至PDA手機後，使用環狀結構的數位濾波器將訊號再次濾波及使用Tompkins演算法擷取心電圖中最重要的R波後，將P、Q、S、T波的位置及振幅各別取出運算出與其相關的12項特徵作為判別病症之參數，最後透過類神經網路訓練學習並求出判別法則。在硬體方面順利以雙電極方式將心電訊號擷取並通過各項濾波放大後訊號良好，且通過藍芽傳輸後並無封包遺失之現象。在臨床實驗上，選用了正常人（訓練組：16人、判別組：12人）、患有冠心病（訓練組：8人、判別組：12人）及裝置心律調節器（訓練組：5人、判別組：7人）的病患，將其心電訊號取出及輸入類神經網路訓練後，在判別組病症上也達到了平均為97.2%的準確率。訊號亦同時記錄於記憶體內，如果病患發生緊急狀況，則可透過簡訊服務(short message services,SMS)將求救訊號自動或手動發送至救護中心。
本研究提出整合GPS定位、藍芽傳輸、自動心電圖病症辨識與簡訊服務，亦可針對高齡化的人口 (弱勢獨居老人及失智老人)提供高品質照護與協尋能力。本研究最終目標為發展具實用性之生理監控與緊急救護系統，可供醫護人員或家屬有效掌握病患(或老人)的動向及健康資訊。

As a result of advances in medical technology, ECG is the one of basic examination on heart disease. Some heart diseases such as ventricular fibrillation are the major causes of sudden death. In general, the activities of patients monitored by Holter’s recorder are restricted by the recorder. In order to improve patients quality of life and to ensure their safety, we combined a cellular phone with a heart disease recognition system and emergency rescue system.
In this study, we modified the number of electrodes from three to two electrodes of Lead I in ECG and used dry electrodes. The parts of the hardware include amplifiers, filters and so on. The MCU(MSP430) was used to receive the signal and to do Analog/Digital conversion and transfer to PDA phone through Bluetooth module with Universal Asynchronous Receiver/Transmitter (UART). The signal was filtered through digital filter again and made use of Tompkins algorithms to retrieve the R-wave of ECG in PDA and MSP430. By positioning of R-wave, we could determine the amplitudes and times of P, Q, S and T waves at the same part of ECG, and derive 12 parameters for the use in the rule of neural network through these points. Regarding to hardware, the dual-electrodes were used to capture the ECG signal successfully, and the signal-to-noise ratio of the signal waveform through the filter was high. The packet loss phenomenon didn't appear during transmission in Bluetooth. In clinical, the normal adults without any cardiac diseases (train: 16 persons, discriminant: 12 persons) were recluded. The patients (train: 8 persons, discriminant: 12 persons) that suffers from coronary artery disease and the patients (train: 5 persons, discriminant: 7 persons) with pacemaker were studied. The results showed that the parameters of their ECG for the diagnosis of the diseases in neural network achieved an average 97.2% accurately. The ECG was also recorded in the memory of PDA at the same time. The patient could send the message automatically or manually to the rescue center through SMS.
The device integrated GPS, Bluetooth transmission, automatic disease identification from ECG and message services in this study. It also provided high-quality care and search function for the old man (elders who live alone and dementia elders). The ultimate purpose of this study have relevance for the development of physiological monitoring and emergency rescue system and support the situation and health information for health care workers or family members of patients.

目錄
中文摘要 I
Abstract III
謝誌 IV
目錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 XI
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 文獻回顧 4
1-3 研究目的 7
第二章 理論基礎 8
2-1 心電圖原理 8
2-2 心電圖判讀 11
2-3 冠心病 13
2-4 心律調節器 16
2-5 智慧行動裝置 17
2-5-1 Windows CE 17
2-5-2 Windows Mobile 17
2-5-3 .NET Compact Framework 18
2-6 無線藍芽通訊 19
2-7 GPS 22
2-8 自組織映射圖類神經網路 33
2-8-1 網路結構 33
2-8-2 自組織映射圖網路之基本概念 34
2-8-3 網路演算法 35
第三章 系統架構 38
3-1 硬體設計 39
3-1-1 儀表放大器 40
3-1-2 低通濾波器 41
3-1-3 帶拒濾波器 42
3-1-4 準位調整器 43
3-2 訊號整合控制處理器 44
3-3 數位濾波規格與實現 48
3-4 心電圖特徵點擷取 52
第四章 結果與討論 55
4-1 類比訊號測試結果 56
4-2 數位訊號測試結果 60
4-2-1 數位濾波器 60
4-2-2 特徵點擷取 62
4-3 智慧型裝置程式 65
4-3-1 心電訊號接收與顯示 66
4-3-2 GPS定位程式及簡訊服務 68
4-4 臨床分析結果 71
4-5 討論 75
第五章 結論與未來展望 77
5-1 結論 77
5-2 未來展望 78
參考文獻 79
附錄A 87
附錄B 88
B-1 心律變異度 88
B-1-1 心律與心律變異的調控 88
B-1-2 心律變異度分析 90
B-1-3 Berger algorithm (重新取樣) 91
B-1-4 快速傅立葉轉換 93
B-2 心律變異度程式測試結果 97


圖目錄
圖1-1 臺灣地區主要死因死亡率趨勢圖 2
圖2-1 心臟結構圖解 8
圖2-2 心肌極化與去極化示意圖 9
圖2-3 十二導程位置圖 10
圖2-4 心電圖波形 10
圖2-5 第一導程標準心電圖波形 11
圖2-6 第一導程心電圖電壓-時間關係圖 11
圖2-7 Bluetooth Functional Overview 20
圖2-8 Bluetooth Protocol Stack (SIG Version) 21
圖2-9 自組織映射圖網路結構 34
圖3-1 系統架構 38
圖3-2 心電訊號擷取方塊圖 39
圖3-3 INA128內部線路圖 40
圖3-4 低通濾波器電路 41
圖3-5 Wein電橋型帶拒濾波器 42
圖3-6 可調帶拒濾波器 42
圖3-7 減法器電路 43
圖3-8 MSP430F1232硬體接腳圖 45
圖3-9 10-Bits類比數位轉換模組方塊圖 46
圖3-10 MSP430 FET開發工具 47
圖3-11 濾波器頻率響應圖 48
圖3-12 濾波器空間存放結構 50
圖3-13 更新資料之運算圖 51
圖3-14 生理訊號頻譜分析圖 52
圖3-15 QRS偵測法流程圖 53
圖4-1 濾波器之頻率響應圖 56
圖4-2 實際量測圖 57
圖4-3 系統正面圖 57
圖4-4 系統背面圖 57
圖4-5 儀表放大器放大訊號測試圖 59
圖4-6 各級心電訊號圖 59
圖4-7 數位濾波結果 61
圖4-8 原訊號與微分後訊號 62
圖4-9 原訊號與微分及平方後訊號 63
圖4-10 原訊號與moving-window integration處理後訊號 63
圖4-11 閥值及各點特徵值 64
圖4-12 Visual Studio 2008裝置應用程式整合開發環境 65
圖4-13 心電訊號於電腦端接收 66
圖4-14 心電訊號於P525端接收 67
圖4-15 Royal Digital BS4100 68
圖4-16 GPS資料流 69
圖4-17 定位經緯度及簡訊傳送 70
圖4-18 簡訊接收端 70
圖4-19 學習過程結果 71
圖4-20 迭代過程 72
圖B-1 心律頻譜圖 89
圖B-2 Berger 演算法示意圖 92
圖B-3 正常順序排序的樹狀圖 95
圖B-4 反向位元排序的樹狀圖 96
圖B-5 N=8 的FFT 流程圖 96
圖B-6 10Hz 的sin 波訊號 97
圖B-7 10Hz 的sin 波頻率響應 97
圖B-8 0.1V、5Hz 及1V、20Hz 的混合sin 波訊號 98
圖B-9 0.1V、5Hz 及1V、20Hz 的混合sin 波頻率響應 98
圖B-10 為實際心律重新取樣之結果 99
圖B-11 程式對照圖 99

表目錄
表2-1 NMEA-0183 輸出資訊 24
表2-2 GPGSV格式表 24
表2-3 GPGGA格式表 25
表2-4 GPRMC格式表 27
表2-5 GPGSA格式表 28
表2-6 GPVTG格式表 29
表2-7 GPGL格式表 30
表2-8 GPZDA格式表 31
表3-1 濾波器規格 48
表4-1 封包測試結果 67
表4-2 病症分類結果 74
表B-1 心律變異頻譜意義 91

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