臺灣博碩士論文加值系統

心電圖為醫生在心臟疾病診斷上重要的生理訊號參考。近年來，針對心血管慢性疾病患者的心電訊號監控和個人居家醫療照護需求日漸增加，以偶發性心律不整患者而言，通常會安排24至72小時的不間斷的收集方式，才可達到協助醫師診斷病人的身體狀態。對於長時間的資料收集，能解決資料儲存的問題相對重要。心電訊號的壓縮除了資料量的減少，更重要的是又能同時保留住心電圖中重要的波形特徵，作為醫生診斷依據。
本論文計畫開發一適用於穿戴式裝置且特色為無失真、即時、運算簡單及低運算成本，並可實現於硬體電路上之心電圖壓縮編碼演算法，引用具有可重組特性的現場可程式邏輯閘陣列(field-programmable gate array，FPGA)來實現。本演算法是透過心電訊號之分佈特性與相鄰取樣點後的相關性為基礎，配合不同位元組合與對重複性資料作編碼的方式達到無失真壓縮的效果。在硬體開發環境下，利用MIT/BIH心電圖資料庫測試，分別開發、驗證與實現本研究之心電圖壓縮演算法架構，得到資料壓縮比(compression ratio，CR)為2.11:1。並對FPGA硬體上使用的資源延伸討論其應用。

For heart disease diagnosis, ECG is an important human physiological reference signal. In recent years, the number of cardiovascular disease in population increases. Also, the proportion of home health care significantly rises. For patients with sporadic arrhythmias, they generally use 24-72 hours of uninterrupted collection methods which can achieve to assist physicians in the diagnosis of patients health. Therefore, long-term data collection, data storage problem is very important. However, the ECG signal compression in addition to reducing the amount of data, and more importantly, in the compression process can simultaneously retain important ECG waveform characteristics as helpful diagnoses.
The main purpose of this research is to develop a wearable device which is lossless, real-time, simple operation, low computation and suitable to be implemented on hardware circuits for encoding compression algorithms for ECG signal. The use of hardware circuit element has characteristics of recombinant FPGA (field-programmable gate array) to implement. This dissertation is based on the characteristics of ECG signal distribution and the correlation among adjacent heartbeats to compress ECG signal by using different combination of bits, duplicate data encoding, and achieve lossless compression effect. In the hardware development environment, we use the MIT/BIH ECG database test, namely the development, validation and implementation of this study ECG compression algorithm architecture. Finally, the compression ratio (CR) is 2.11: 1 is obtained and occupancy of the resources on the FPGA hardware is explored.

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 3
1.3 相關文獻探討 4
1.4 論文架構 6
第二章 背景與原理 7
2.1 心電圖 7
2.1.1 心電圖產生原理[14] 7
2.1.2 心電圖訊號特性 9
2.1.3 心電圖量測方式[16] 11
2.2 穿戴式裝置[17] 15
2.3 資料壓縮介紹[18-20] 16
2.3.1 無失真壓縮 19
2.3.2 失真壓縮 20
2.3.3 心電圖壓縮方法 21
2.4 數位電路設計 23
2.4.1 Verilog硬體描述語言[28-29] 23
2.4.2 FPGA介紹 24
第三章 實驗步驟與方法 28
3.1 實驗環境平台介紹 28
3.1.1 Verilog設計環境 28
3.1.2 硬體裝置FPGA 29
3.1.3 硬體驗證環境 30
3.2 心電圖壓縮演算法架構 30
3.2.1 前處理 32
3.2.2 編碼方法 33
3.2.3 資料選擇 37
3.3 硬體架構設計 37
3.3.1 RS-232傳輸介面[35] 38
3.3.2 Compression 硬體架構 40
3.3.3 資料選擇 44
3.4 ModelSim軟體驗證 46
第四章 實驗結果與討論 48
4.1 ModelSim軟體驗證結果 48
4.1.1 前處理(Preprocessing)模組驗證 48
4.1.2 零處理(Zero Processing)模組驗證 49
4.1.3 資料選擇(Data Selection)模組驗證 50
4.2 FPGA驗證結果 51
4.3 壓縮結果 52
4.4 FPGA資源分析 52
4.5 討論 54
第五章 結論與未來展望 56
5.1 結論 56
5.2 未來展望 57
參考文獻 58
附錄 61

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