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博碩士論文 etd-0719112-110208 詳細資訊
Title page for etd-0719112-110208
論文名稱
Title
心電圖訊號倍頻的可能應用
Possible Applications of ECG Signal Harmonics
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
136
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2012-06-29
繳交日期
Date of Submission
2012-07-19
關鍵字
Keywords
心率變異度、心電圖、頻譜圖
ECG, heart rate variability, spectrograms
統計
Statistics
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中文摘要
心臟藉由收縮與舒張的運動來傳送血液、氧氣、養分至身體各個不同的器官,對於人體的循環系統有重大的影響力。但又隨著生理狀況的不同,心臟跳動的強度和頻率也會有所調整。若仔細觀察,即使人體處於休息狀態也會發現心跳與心跳間的時間間隔都有微小的差異,即稱之為心律變異度。臨床上將心率變異度用來評估自主神經系統的活絡性,其中自主神經系統分為交感及副交感神經,影響人體內的許多生理變化,故將其發展成為一種生理的指標,可協助醫師在診斷時作為一種參考依據。
傳統利用心率變異度來分析心電圖訊號時,必須先偵測出QRS複合波位置,再計算兩兩R波峰值之間的時間間隔R-R Interval,最後從時頻域的角度對R-R Interval作更進一步的分析。而本文則從不同於以往對R-R Interval分析的觀點切入,致力發展一種新的特徵變數指標,由連續心跳的心電圖訊號波形經演算後獲得其頻譜內容,同時建立Mode的概念,隨著頻率範圍的不同所代表的Mode也不一樣。當時間變化時,Mode的頻譜內容也會跟著改變,本文中著重在各個Mode所占的能量百分比及頻譜集中度這兩項特徵變數,觀察隨時間變化時這兩特徵變數在不同Mode內的變化情形及變化趨勢的線性強度關係為何。
最後為了證明新發展出的指標的確會隨著不同的生理狀態而有所不同,本文設定了三個不同的族群以模擬不同的生理狀態,分別是健康與OSA的族群、不同年紀及不同性別的族群,經過統計學中假設檢定的判斷後,發現這些新衍生的特徵指標的確會在不同健康狀況、年齡及性別的族群中存在顯著的差異。而這樣會隨不同生理情況而改變的特徵指標在未來有一定程度的潛力與發展性。
Abstract
Via the delivery of blood, heart transfers oxygen and nutrients to various organs and is thus a highly influential for circulatory system. To adapt to the variation of physiological conditions, the intensity and frequency of heart beats change with time. Careful observation finds that the time intervals between heartbeats are often different even if the body is at rest. Such heart rate variability (HRV) has been used to estimate the activity of the autonomic nervous system which can be divided into sympathetic and parasympathetic subsystems both of which can significantly affect the physiology of the human body. As a result, HRV has been used as a physiological indicator to assist doctors in making diagnostic decisions.
Many studies have used HRV to analyze the ECG signal via studying the QRS complex waveform to determine the time intervals between R-peaks and analyze the R-R intervals from time and frequency domains. Different from the conventional R-R Interval based approach, this work introduces new HRV feature variables by computing spectrogram of the ECG signal waveform. In particular, based on the harmonics of the spectrum, we introduce the concepts of modes. By find the relative amount of energy associated with each mode and degree-of-energy-concentration associated with each mode, this work introduces two sets of new HRV features. In addition, we also investigate how these variables change with time and the correlations between these features.
To demonstrate the potential of the proposed features, the differences of the values of the proposed features are compared for healthy individuals versus OSA patients, young versus old and male versus female. The experimental results show the differences between many of the tested features are statistically significant.
目次 Table of Contents
誌謝 II
目錄 III
圖 次 VI
表 次 VIII
摘要 X
ABSTRACT XI
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機和目的 1
1.3論文架構 2
第二章 心電圖訊號與HRV指標 3
2.1心電圖產生原理 3
2.2 心電圖特徵 4
2.3心率變動性分析 5
2.4時域分析 5
2.5頻域分析 7
第三章 心電圖訊號在倍頻上的應用 9
3.1共振理論 9
3.2由心電圖訊號演算至頻譜集中度指標 10
3.3心電圖訊號頻譜的MODE特徵指標 12
3.4假說檢定 13
3.4.1兩母體平均數差異的假設檢定 14
3.5相關係數(CORRELATION COEFFICIENT) 15
3.6動態規劃(DYNAMIC PROGRAMMING) 16
第四章 實驗方法與過程 20
4.1頻譜集中度之衍生指標於相同性別不同年紀的比較 20
4.1.1年紀分類受測者之頻譜集中度衍生指標(1st族群) 21
4.1.2年紀分類受測者之頻譜集中度衍生指標(2nd族群) 23
4.1.3年紀分類受測者之頻譜集中度衍生指標(3rd族群) 26
4.1.4年紀分類受測者之頻譜集中度衍生指標(4th族群) 29
4.2 多元線性迴歸 31
4.3 建立多元線性迴規模式 32
第五章 結論 38
參考文獻 40
附錄I 健康與OSA族群 42
附錄II 年紀族群 69
附錄III 性別族群 97
參考文獻 References
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