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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊心忠
研究生(外文):Yang, Hsin-Chung
論文名稱:基於智慧型手機之心血管訊號分析系統
論文名稱(外文):A Smartphone-Based Cardiovascular Signal Analysis System
指導教授:曾敬翔曾敬翔引用關係
指導教授(外文):Tseng, Ching-Hsiang
口試委員:張順雄林進豐曾敬翔
口試委員(外文):Chang, Shun-HsyungLin, Chin-FengTseng, Ching-Hsiang
口試日期:2016-06-24
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:電機工程學系
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:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:47
中文關鍵詞:高血壓心肌梗塞心房顫動脈搏圖心電圖呼吸中止症
外文關鍵詞:hypertensionmyocardial infarctionatrial fibrillationsphygmogramelectrocardiographysleep apnea
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高血壓(hypertension, HTN)是一種普遍長期潛伏體內的慢性病,當發病後不易根治,控制不當易發生合併症、殘障甚至死亡。因此早期發現並給予持續適當的控制與保養為當務之急。心房顫動(atrial fibrillation, A-fib)為心血管疾的一種,是心臟不正常節律,大部分發作時沒有症狀,心房顫動會增加心臟衰竭、失智症和中風的危險性。心肌梗塞(myocardial infarction, MI)是一種急性及嚴重的心臟狀態,其症狀是不同程度的胸痛不適,一般是因為供應血液到心臟的冠狀血管因白血球或脂質造成的易損斑塊而堵塞。若能提早發現高血壓、心肌梗塞及心房顫動等症狀,必定能減少重症的死亡率。本系統主要是應用Android智慧型手機與心電訊號及脈搏量測電路做整合,實現可攜式心血管醫學訊號量測分析系統。量測脈搏及心電訊號時,經常會有雜訊,所以我們將量測到的訊號經由低通濾波器濾除高頻雜訊以及高通濾波器濾除低頻雜訊讓訊號更準確,所測得訊號輸出至Arduino板,將脈搏及心電類比訊號量化成數位訊號,再由藍芽傳輸至手機,手機顯示脈搏圖及心電圖分析,並進行高低血壓、心房顫動、心肌梗塞判斷與分析。
  手機端主要是由Arduino藍芽模組接收脈搏及心電訊號,將該訊號繪製顯示於螢幕,然後偵測脈搏及心電訊號時域R波以計算R-R間距(R-R interval) 。脈搏訊號利用R-R間距計算之後再由測振法算出舒張壓、收縮壓、平均壓及心跳,心電訊號則藉計算R-R間距(R-R interval)以判斷是否有心房顫動之徵兆。心電訊號亦提供心肌缺血及梗塞之心臟病患心電圖的Q波、ST-T段波形高低移位變化的基礎特徵,藉由這兩段波形可判斷是否有心肌缺血及梗塞。
Hypertension is a common chronic disease and is difficult to be cured. If not properly controlled, it is prone to complications which might lead to disability or even death of the patient. Therefore, early detection and proper control and management are essential to the treatment of the hypertension. Atrial fibrillation is a cardiovascular disease characterized by abnormal heart rhythms. In a majority of cases there is little omen before its attack. The atrial fibrillation increases the heart failure, dementia, and stroke risks of the patient. Myocardial infarction is an acute and severe heart condition, its symptoms are different degrees of chest discomfort. It is usually due to the clogging of the blood supply to the heart coronary vessels. Early detection of the hypertension, myocardial infarction, or atrial fibrillation will significantly reduce the mortality caused by these diseases. In ths paper, we use an Android smartphone combined with a circuit for measuring ECG, blood pressure, and pulse signals to accomplish a portable cardiovascular signal measurement and analysis system. Noise is a common problem when measuring the cardiovascular signals, so the measured signals are processed by a high-pass and a low-pass filters to eliminate the high and low frequency noises, respectively. The measured signals are then digitized via an Arduino board and sent to the smartphone using Bluetooth. The smartphone performs cardiovascular signal analysis and gives warnings of possible hypertension, atrial fibrillation , or myocardial infarction.
The smartphone end is equipped with an Arduino Bluetooth module to receive the measured cardiovascular signals. The smartphone conducts the tasks of plotted the measured signals on the display screen, detecting the the time-domain R-R wave spacing (R-R interval) for the pulse and ECG signals, calculating the diastolic, systolic, and mean blood pressures and the heart rate. Further analysis of the ECG signal is also performed on the smartphone to detect signs of possible atrial fibrillation or myocardial infarction.
摘要 I
Abstract II
目次 III
圖次 V
表次 VII
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機與目的 1
1.3章節內容概要 2
第二章 背景知識 3
2.1 Android開發環境 3
2.2 Arduino UNO 4
2.3 數位濾波器 6
2.4 RR間距 7
2.5 心血管循環系統 9
2.6 心電圖 10
2.6.1 心電圖基本判讀 10
2.6.2 心電圖導程 12
2.7 高血壓 14
2.7.1 高血壓定義 14
2.7.2 高血壓併發症 15
2.8 低血壓 15
2.8.1低血壓定義 15
2.8.2 低血壓併發症 15
2.8.3 高血壓分析方法 15
2.9 心律不整 18
2.9.1 心律不整定義 18
2.9.2 心律不整併發症 18
2.9.3 心律變異數運算方法 18
2.10 心房顫動 19
2.10.1 心房顫動定義 19
2.10.2 心房顫動併發症 19
2.10.3 心房顫動分析方法 19
2.11 呼吸中止症 20
2.11.1 呼吸中止症定義 20
2.11.2 呼吸中止症併發症 20
2.11.3睡眠呼吸中止症分析方法 20
2.12 心肌梗塞 21
2.12.1 心肌梗塞定義 21
2.12.2 心肌梗塞併發症 21
2.12.3 心肌梗塞分析方法 21
第三章 軟體與硬體實現平台 22
3.1 系統架構 22
3.2 硬體架構圖 23
3.3 硬體設計與實現 23
3.3.1 血壓計電路 23
3.3.2 心電儀器電路 26
3.4 軟體系統架構 28
3.5 訊號分析 29
第四章 研究結果與展示 31
4.1 驗證演算法判斷效果 31
4.1.1 Physionet心電訊號資料庫 31
4.1.2 心房顫動預測結果 32
4.1.3 睡眠呼吸中止症判斷結果 34
4.1.4 心肌梗塞判斷 36
4.2手機介面展示 37
4.2.1 硬體實際使用測試 40
第五章 結論與未來展望 45
5.1 結論 45
5.2 未來展望 45
參考文獻 46


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