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生理訊號網站
分析應用
動機與目的
成果展示
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系統架構
實驗結果
結論
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動機與目的
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系統架構
實驗結果
結論
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動機
現代人普遍的健康問題
醫療檢測的成本問題
容易受到忽視的徵兆
4
目的
實行固定期間的連續檢
測以防病兆
以市面上容易取得的原
件作為素材降低成本
簡潔的使用介面清楚
分析徵兆
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動機與目的
成果展示
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系統架構
實驗結果
結論
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主架構圖
7
生理訊號網站分析應用使用工具
資料感測端 收集資料集 資料分析端 使用者介面
8
透過撰寫Arduino程式讀
取AD8232腳位,讀取測
量資訊,並開啟Wi-Fi與
ESP32WebServer。
2.1 使用軟硬體—硬體功能介紹
9
10
2.1硬體介紹
主要腳位連接圖: Wi-Fi Connect =>ESP32Web Sever On
AD8232是一款低成本的心電圖繪製晶片,
1.上頭的角位分別為3.3v的GND和供電引腳
,output為讀取心臟放電時產生的訊號
經過一連串運算腳位輸出
2.LO+LO-為掉線檢測腳位
ESP32是一系列低成本,低功耗的單晶片微控制器,
整合了Wi-Fi和雙模藍牙。
心電圖簡介
1.心電圖是心臟電傳導的圖像。通過檢查心電圖上的正常變化,臨床醫生可以
識別多種心臟病過程。
2.標準心電圖有 12 條導聯。
其中六個引線被認為是“肢體引線”,因為它們放置在個人的手臂和/或腿上。
其他六個引線被認為是“心前區引線”,因為它們放置在軀幹(心前區)上。
3.六個肢體導聯稱為導聯 I、II、III、aVL、aVR 和 aVF。
字母“a”代表“增強”,因為這些導聯是由導聯 I、II
和 III 的組合計算得出的。
4.六個胸前導聯稱為導聯 V1-V6。
11
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心電圖簡介
為什麼使用導極式心電圖
感光式Sensor(PPG Sensor)不易分辨雜訊,也易容易受到皮膚等外在因素阻礙
本專題使用電極式心電圖透過記錄心臟的電生理活動能計算心率變異性,測出心率
不整,且能檢測心室早搏及束支阻滯。
13
由於MIT-BIH資料格式以特殊
212格式編碼而成,透過撰
寫MATLAB程式,讀取資料方
便外,還可使用不同的濾波
器,後續也用於擷取訓練的
資料集。
2.2 使用軟硬體—MATLAB資
料處理
14
15
首行:1.檔案名2.通道數3.取樣頻率4.樣本數
(約三十分鐘)
二三行分別為檔案中通道一和通道二的基本資訊
2.2資料集介紹
該數據庫是第一套普遍可用
的用於評估心律失常檢測器
的標準測試材料
波士頓貝斯以色列醫院和麻省理工學院的實驗
室對心律失常分析和相關主題的研究。這項工
作的首批主要產品之一是 MIT-BIH 心律失常數據
庫
心電圖擷取單位簡介
波: 相對於基線的正或負偏轉,表示特定的電氣事件。
 心電圖上的波包括P、Q、R、S、T和U波。
間隔: 兩個特定心電圖事件之間的時間。
 心電圖上通常測量的間期包括 PR 間期、QRS 間期、QT 間期和 RR 間期。
段: 心電圖上兩個特定點之間的長度,應該是基線幅度。
 心電圖上的段包括 PR 段、ST 段和 TP 段。
複合波: 組合在一起的多個波的組合。
 ECG 上唯一的主要復合波是 QRS 複合波。
16
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𝑇ℎ𝑟1
=
0.7 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑎𝑘𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟 , 𝑖𝑓 𝑝𝑒𝑎𝑘 > 𝑇ℎ𝑟1
𝑇ℎ𝑟1 − ൗ
𝑝𝑒𝑎𝑘 − 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑎𝑘𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟
2 , 𝑖𝑓 𝑇ℎ𝑟0 < 𝑝𝑒𝑎𝑘 < 𝑇ℎ𝑟1
𝑇ℎ𝑟1. 𝑙𝑖𝑚, 𝑖𝑓 𝑇ℎ𝑟1 ≤ 𝑇ℎ𝑟1𝑙𝑖𝑚
𝑇ℎ𝑟2 = ൞
0.25 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑎𝑘𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟 , 𝑖𝑓 𝑝𝑒𝑎𝑘 > 𝑇ℎ𝑟1
0.4𝑝𝑒𝑎𝑘, 𝑖𝑓 𝑇ℎ𝑟0 < 𝑝𝑒𝑎𝑘 < 𝑇ℎ𝑟1
𝑇ℎ𝑟0. 𝑙𝑖𝑚, 𝑖𝑓 𝑇ℎ𝑟0 ≤ 𝑇ℎ𝑟0. 𝑙𝑖𝑚
QRS波定位演算法
上閾值
下閾值
訓練集截取
18
以.mat的形式將這四個變量保存,每個包含了一種類型的心拍,接下來使用深度學習算
法要進行分類識別的目標。
三種異常
1.室性早搏:
a.心電圖特徵:提早出現的QRS-T波群
b.原因:心肌細胞均不適當的衝動發放
2.左束支阻滯:
a.心電圖特徵:QRS波時間延長、導聯
ST段壓低、T波倒置
b.原因:左束支損傷或斷裂
3.右束支阻滯:
a.心電圖特徵:PR間期延長,導聯ST段
壓低,T波倒置
b.原因:冠狀動脈供血不足
3.3 使用軟硬體—PYTHON
由於網站APP基於python Django
架構建立使用者帳戶,及各功
能頁面,並使用SQLite資料庫儲
存感測數據檔名以供查閱、增
新、修改。
加上python強大的深度學習高
級API,Tensorflow-Keras2.x,用
於分析MATLAB處理完的資料集,
用於進行深度學習分類,回傳
使用結果。
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動機與目的
成果展示
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系統架構
實驗結果
結論
20
由於本裝置取樣速率較訓練集低
(230Hz VS360Hz),因此須作重採
樣,提升取樣率後,做QRS波定
位,放入深度學習模型做分類
DNN、1DCNN。
網站裝置取得訊號的濾波及定位
21
1.心律不整使用BPM&HRV
1.BPM:心率(Heart rate)是指心臟收縮跳動的頻率和每分鐘跳動的次數,正常
人平靜時每分鐘60到100次運動時心跳會加速,心肺功能較好的運動員會比正
常人的心跳要慢。
2.HRV指標:HRV 衡量每次心跳之間時間變化的量度。
這種變化由自主神經系統控制,自動調節我們的心率、
血壓、呼吸和消化等關鍵任務。
22
正常 HRV 的範圍可以從
低於 20 毫秒到超過 200 毫秒不等
異常訓練集
23
2.右束支傳導阻滯
1.左束支傳導阻滯 3.室性早搏
分四類 每類5000筆混入躁點提升數量為
train60000test5000val5000並隨機打亂
2.心電圖異常 使用模型CNN
24
訓練結果
25
可視化分類結果
26
正常 正常
室性早博
室性早博 室性早博
分類結果
27
左束支阻滯
左束支阻滯 右束支阻滯
右束支阻滯 左束支阻滯
04.系統架構—網站功能一覽
1.首頁、使用導覽
28
2.登入、註冊
29
使用JavaScript限定格式,預防垃圾資料輸入
使用Django定義登入,與資料庫經sha256雜湊的密碼
進行比對登入
3.配對、測量、通知
30
4.歷史紀錄、分析
31
動機與目的
成果展示
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系統架構
實驗結果
結論
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PWA&RWD
33
2016 年 Google 推出
「Progressive Web
Apps」(PWA),
旨在增強 Web 的體
驗。PWA 可提高加載
速度、離線工作、添
加至主螢幕、全螢幕
執行、推播通知消息
等特點。
34
電腦版(螢幕較寬)
手機版(螢幕較窄)=>選項欄收合
自定義RWD舉例
05.成果展示
35
動機與目的
成果展示
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系統架構
實驗結果
結論
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36
06.結論 1
2
用深度學習檢測MITBIH資料集
提供簡潔介面用於紀錄及分享功能
使用一維CNN分類達99.16%
37
3
改善有健康疑慮卻檢測不便的問
題1.心律不整—計算心率變異度
2.阻滯—使用Tensorflow模型
1. 多次紀錄可用於長時間分析,讓問題被看見
2.可提供資料給專業人士分析
1.以低廉的價格製作出心電圖裝置,省去病徵
前期的看診成本。
2.與市面上一般測量裝置相比無須藍芽配對,
意即有網路即可使用。
3.以深度學習模型做分類,是近來商用式心電
圖的趨勢。
4.資料存於網站上,可以供長時間查閱紀錄也
可多人分享,讓專家看看你的問題。
38
06.結論—成果作品特色
06.結論—未來展望
39
近期:將運動辨識與運動的耐受力試驗的結合成運動心電圖。
中程:結合乾式電極心電圖可重複使用,發展為ECG背心(12導聯)。
遠程:以12導聯作訓練,分散式儲存資料。
THANKS
40
41
在老師邀請下和長安醫院 胸腔內科執行院長徐錦池 醫師的討論筆記
1.整個ECG的PQRST波段,最常用來判斷的為T波異常或消失。
2.一般醫療心電圖都是做12導程,而普通的單導聯裝置(如:我現在使用的),即可測出六七
成的阻滯現象,就我們學電類的來說,做心電圖裝置的原理都是相同的,差別在於對雜
訊的處理及算法的抓取這部分也是自己寫即可。加護病房也使用單導聯!
3.心臟的阻滯現象和心律不整屬於兩個完全不同的事,阻滯現象以我當前使用的資料集
做波型分類即可,心律不整可添加HRV的計算公式進程式,他其實類似於統計的標準差。
4.長安醫院的資料收集是外包的程式,基本上電子化的檔案是GTG、PDF,要原始資料
FHIR(由HL7演化而來皆屬JSON FILE)或DICOM等檔案需要付費給廠商調,比較長時間如睡眠心
電圖,現在因為病人生理資料處理麻煩也是會固定時間清除不方便提供,因此像院長的
同仁做乳癌研究也是選用網路上的英國醫院公開資料集,假如研究在此類公開資料集上
執行有果,即具可信度,所以用我現在的資料集即可。
在老師邀請下和長安醫院 胸腔內科執行院長徐錦池 醫師的討論筆記
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