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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王綱民
研究生(外文):Kang-Min Wang
論文名稱:基於Android與雲端平台嵌入式心電圖監控系統的研發
論文名稱(外文):The Development of an Embedded ECG Monitoring System Based on Android and Cloud Platform
指導教授:柯松源
指導教授(外文):Sung-Yuan Ko
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:76
中文關鍵詞:即時監控雲端心電圖
外文關鍵詞:Embedded SystemHadoopECGCloud ComputingAndroidHBase
相關次數:
  • 被引用被引用:8
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現今社會的人口年長化的速度愈來愈快,加上醫療資源使用年年增高,如何在日常生活中輕鬆監控自己的健康狀況愈來愈受重視。行政院衛生署統計處的統計資料顯示:心臟疾病為國人前十大死因的第二位。由於心臟疾病(例如:心律不整與心臟缺氧…等),總是在不可預測的時候發生,在此概念下,本研究所設計的心電圖活動狀態紀錄器,是一個長時間可攜帶的即時記錄系統,使用低耗電的藍芽心電圖擷取裝置,搭配平常容易取得的智慧型手機當作儲存媒體,隨時隨地的在身邊就可以快速監控自己的心臟,經由長時間的心電圖偵測與紀錄,醫療人員能進一步瞭解攜帶者心臟的狀況,以及當時所對應的活動。
Today''s society is fast becoming elderly society. The expense of medical use is also increasing, so how to monitor health condition has attracted very much attention recently.The statistics of Department of Health shows that heart disease has been the second cause of death for last several years.Because heart diseases always happpen in an unpredictable way, the objective of this study is to design a portable real-time ECG recording system. The system uses a low-power Bluetooth ECG acquring device. After the ECG data is captured, it is sent to the daily used smart phone for displaying and short term storage. The data can also be sent to the cloud computing system for long-term storage and analysis. Medical staff can use these information for diagnosis purpose.
書名頁i
論文口試委員審定書ii
授權書iii
中文摘要iv
英文摘要v
誌謝vi
目錄vii
圖目錄xii
略語表xv
一、緒論
1.1 研究動機1
1.2 研究目的1
1.3 系統架構1
1.4 論文架構2
二、背景知識
2.1 ECG(Electrocardiogram)3
2.2 心電圖原理3
2.2.1 心電圖測量方式6
2.2.1.1 雙極肢導(Bipolar limb leads)6
2.2.1.2 單極肢導(Unipolar limb leads)7
2.2.1.3 強化單極肢導(Augmented unipolar limb leads)8
2.2.1.4 單極胸導(Unipolar precordial leads)8
2.2.1.5 12導程(12-lead)9
2.2.2 心電圖基本波形9
2.2.3 心電圖的應用10
2.3 Android 11
2.3.1 Activity 12
2.3.2 BroadcastReciver 14
2.3.3 Service 14
2.3.4 ContentProvider 14
2.4 Tomcat 16
2.5 Hadoop 17
2.6 雲端計算的架構17
2.7 雲端計算的檔案系統19
2.8 雲端計算的資料庫20
2.9 MapReduce的運算架構21
三、基於Android與雲端平台嵌入式心電圖監控系統的研發
3.1 實作簡介23
3.2 實作平台23
3.2.1 藍芽心電圖擷取裝置23
3.2.1.1 ECG擷取晶片23
3.2.1.2 藍芽心電圖擷取裝置23
3.2.2 Android手機軟體25
3.2.3 雲端系統27
3.3 Android平台開發流程27
3.3.1 Android藍芽連接流程28
3.3.2 Android藍芽心電圖擷取器訊息分析流程28
3.3.3 波型資訊儲存流程31
3.3.4 波型資訊傳送流程33
3.4 雲端平台開發流程33
3.5 平台開發細節36
3.5.1 Android Interface Definition Language(AIDL)36
3.5.2 Android WaveQueue 37
3.5.3 Android Custom View Design 37
3.5.4 Android Main Thread Problem 38
3.5.5 Faster Deploy Hadoop Machine 38
3.5.6 HBase API 39
四、研究成果
五、結論與未來展望
參考文獻44
附錄A:藍芽心電圖擷取器-指令表 47
附錄B:藍芽心電圖擷取器-TAG表 50
附錄C:Hadoop安裝手冊 52
C.1 Supported Platforms 52
C.2 Required Software 52
C.3 Installing Software 52
C.4 Download 53
C.5 Prepare to Start the Hadoop Clouster 53
C.6 Standalone Operation 53
C.7 Pseudo-Distributed Operation 54
C.8 Cluster Setup Pre-requistes 57
C.9 其他紀錄: 61
附錄D:HBase安裝手冊 62
D.1 Required Software 62
D.2 Installation 62
D.2.1 Cluster Setup 62
D.2.1.1 Pre-requires 62
D.2.1.2 Configuration 62
D.2.2 Start Hbase 65
D.2.3 檢查其他主機是否有正常啟動 65
圖目錄
2.1 正常的心肌細胞 4
2.2 心肌細胞去極化 4
2.3 心肌細胞再極化 5
2.4 Einthoven’s Triangle 6
2.5 單極肢導 7
2.6 強化單極肢導 8
2.7 單極胸導 9
2.8 12導程 9
2.9 ECG基本圖形 10
2.10 Android HAL [1] 12
2.11 Android Activity Lifecycle [2] 13
2.12 Android Service Lifecycle [3] 15
2.13 Apache Tomcat [4] 16
2.14 Hadoop [5] 17
2.15 單一主機的設計架構 17
2.16 將資料庫與網頁伺服器分開 18
2.17 因為網頁的負擔加重,所以也同時運行多個網頁伺服器來分散流量
2.18 利用DNS將流量分散給多台主機
2.19 Hadoop Distributed File System(HDFS) 19
2.20 HBase 20
2.21 HBase架構 [6] 21
2.22 MapReduce工作流程示意圖 [7] 22
3.1 藍芽心電圖擷取裝置方塊圖 24
3.2 ECG擷取參考電路 24
3.3 藍芽晶片接腳圖 25
3.4 HTC Desire HD外觀 26
3.5 Android軟體方塊圖 26
3.6 雲端系統硬體圖 27
3.7 Android手機端軟體流程 29
3.8 藍芽連接流程圖 30
3.9 藍芽心電圖擷取器資料分析流程 32
3.10 雲端軟硬體方塊圖 34
3.11 Diskless Reomte Boot in Linux(DRBL) 38
3.12 Clonezilla 38
4.1 手機端設備安裝完成後的畫面 40
4.2 手機程式運行中的畫面 41
4.3 後端顯示即時波型畫面 41
4.4 後端顯示範圍選取並顯示波型 42
中文部份
[1]“行政院衛生署 98年最新十大死因.” http://goo.gl/2NTai.
[2]葛誠, “正常與異常影像模式心電圖的判讀研究,” Master’s hesis, 國立陽明大學 醫學工程研究所, 2005.
英文部份
[1]“Android developer, services.” http://developer.android.com/guide/topics/fundamentals
[2]“Apache hadoop.” http://hadoop.apache.org/.
[3]“Apache http server project.” http://httpd.apache.org/.
[4]“Apache tomcat.” http://tomcat.apache.org/.
[5]“dygraphs javascript visualization library.” http://dygraphs.com/.
[6]“Electrocardiography.” http://en.wikipedia.org/wiki/Electrocardiography.
[7]“Functional programming.” http://en.wikipedia.org/wiki/Functional_program
[8]Google, “Anatomy & physiology of an android.”http://goo.gl/tCnmF.
[9]Google, “Android developer, activity.”http://developer.android.com/guide/topics/fundamentals/activities.html.
[10]Google, “Android developers.” http://developer.android.com/intl/zh-TW/index.html.
[11]Google, “Android hardware abstraction layer.” http://goo.gl/axzHQ.
[12]Google, “Bigtable: A distributed storage system for structured data,” in OSDI’06: Seventh Symposium on Operating System Design and Implementation, 2006.
[13]Google, “The google file system,” in 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles, 2003.
[14]“Hbase.” http://hbase.apache.org/.
[15]J. L. Garvey, ECG Techniques and Technologies. Emerg Med Clin N Am 24, 2006.
[16]K.-I. Wong, “Real-time heart rate variability detection on sensor node,” in IEEE Sensors Applications Symposium, pp. 184 – 187, 2009.
[17]“Lighttpd.” http://www.lighttpd.net/.
[18]“Microsoft sql server.” http://goo.gl/IsQun.
[19]“Mircosoft internet information services.” http://goo.gl/aM6sx.
[20]Mysql.” http://www.mysql.com/.
[21]“Postgresql.” http://www.postgresql.org/. A. K. S. Dipali Bansal, Munna Khan, “A review of measurement and analysis of heart rate variability,” in International Conference
[22]T. F. of the European Society of Cardiology the North American Society of Pacing Electrophysiology, “Heart rate variability,”European Heart Journal, vol. 17, pp. 354–381, 1996.
[23]T. White, Hadoop: The Definitive Guide, Second Edition. O’Reilly Media, 2010.
[24]W. J. T. Patrick S. Hamilton, “Quantitative investigation of qrs detection rules using the mit/bih arrhythmia database.,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. BME-33, pp. 1157– 65, 1986.
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