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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:羅旭升
研究生(外文):Hsu-sheng Lo
論文名稱:以小波轉換偵測血液透析病患廔管通路狹窄之研究
論文名稱(外文):A Study for The Detection of The Arteriovenous Graft Stenosis for Hemodialysis Based on Wavelet Transform
指導教授:陳志明陳志明引用關係
指導教授(外文):Chih-Ming Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:電機工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:113
中文關鍵詞:血液透析動靜脈廔管小波轉換定位平均濾波器
外文關鍵詞:hemodialysisarteriovenous graftwavelet transformalign and average filter
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在本論文中,利用小波轉換分析血液透析病患動靜脈廔管的血流聲信號,並且提供一個偵測廔管狹窄與否的演算法,統計分析病患得到一結論。首先利用定位平均濾波器處理信號中突破雜訊與雜訊的問題,再分析小波與血流信號轉換後的關係,進而發展一個判斷動靜脈廔管是否狹窄的方法。
在系統的實現上,以NiosⅡ嵌入式處理器作為系統的運算核心,配合SOPC概念為設計目的,將系統中的各元件整合於單一現場可程式邏輯閘陣列(FPGA)晶片中。最後對系統實驗的結果進行誤差的驗證。
我們的演算法判斷結果中,可以使Miss Fire機率在5%以內,Correct Detection機率大約74%是需要未來再改進的部分。
In this thesis, we analyzed the acoustic signal from the hemodialysis patient arteriovenous graft by using wavelet transform, and developed an algorithm for stenosis detection. First, we design an align-and-average scheme to suppress possible noises. Further analysis of the relationship between wavelet and acoustic signal, and developed an algorithm for stenosis detection form arteriovenous graft.
We design Our system by using SOPC technique,a NiosⅡ CPU is selected as the core of the system, and most of the supporting circuits can hence be squeezed in this FPGA chip. Finally, we test the experimental results of the validation error.
Using our new technique, the results can make Miss Fire probability of less than 5%. The Correct Detection rate is about 74%, unfortunately. This leaves room for future improvement, however.
第一章 序論
1.1簡介
1.2研究動機與目的
1.3論文大綱
第二章 相關背景
2.1簡介
2.2血液透析
2.2.1 起因
2.2.2 血液透析
2.2.3 動靜脈廔管
2.3血液與血管
2.3.1 血液流動學
2.3.2 血液流動模型
2.4研究文獻
第三章 動靜脈廔管訊號分析
3.1 簡介
3.2 Align & Average濾波器
3.2.1 Align & Average介紹
3.2.2 定位方法
3.2.3 訊號平均法
3.3 狹窄判別演算法
3.3.1 簡介
3.3.2 小波轉換
3.3.2.1 連續小波轉換與離散小波轉換
3.3.2.2 小波轉換的優點
3.3.2.3 小波轉換模擬結果
3.3.3 小波函數的選擇
3.3.4 動靜脈廔管分析判斷與流程
第四章 硬體設計與實驗結果
4.1 簡介
4.2 資料擷取硬體介紹
4.3 系統開發環境與設計流程
4.3.1 系統開發環境介紹
4.3.2 系統設計流程介紹
4.4 動靜脈廔管狹窄判斷系統之嵌入式處理器設計
4.4.1 系統硬體功能
4.4.2 NiosⅡ嵌入式處理器規劃
4.4.3 週邊電路規劃設計
4.2.3.1 記憶體單元
4.2.3.2 UART單元
4.2.3.3 PLL單元
4.2.3.4 Parallel I/O單元
4.2.3.5 Avalon Bus單元
4.2.3.6 CFI單元
4.4.4 NiosⅡ嵌入式處理器規劃結果
4.4.5 帶通濾波器設計
4.5 動靜脈廔管狹窄判斷系統之系統硬體設計整合
4.6 動靜脈廔管狹窄判斷系統之程式設計
4.7 實驗資料量測與臨床判讀方法
4.8 實驗結果
第五章 結論與未來研究方向
5.1 結論
5.2 未來研究方向
參考文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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