以脈波諧波特徵和模糊平均分類法為基礎之心肌缺氧診斷法則

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题名:	以脈波諧波特徵和模糊平均分類法為基礎之心肌缺氧診斷法則 Myocardial Ischemia Diagnosis Based on Harmonics Features of Pulse Wave and Fuzzy Clusteringi
作者:	林志忠
贡献者:	光電與通訊學系碩士班
日期:	2006
上传时间:	2009-10-12 11:47:20 (UTC+0)
出版者:	亞洲大學
摘要:	台灣近幾年來隨著經濟文化與生活水準的提高改變了人們原有的飲食習慣，多為重口味高鹽份高油脂，心臟病早已成為十大死亡原因的前幾名，而心肌缺氧是心臟病典型症狀，所以我們可以利用心肌缺氧來診斷病人是否有心臟病。因很多心肌缺氧的病人，休息狀態的心電圖都是正常的，這是因為此時供應心臟的氧氣暫時足夠心臟工作所需，所以，心電圖不會出現缺氧的情形，但在不同程度的運動負荷時，心電圖即會出現氧氣不足的情形。所以傳統的診斷方法需使用到運動心電圖，而心電圖紀錄有以廿四小時或甚至四十八小時之長時間紀錄，所以若能找到一種更為方便的非侵入式診斷方法，將成為病患的一大福音。本研究的目的就是要利用脈波訊號，萃取出脈波的諧波頻譜特徵及形成因子，透過模糊平均分類法，建立起一分類演算法來判斷心肌缺氧，結果諧波頻譜特徵的準確度為百分之六十一，形成因子的準確度為百分之十八，諧波頻譜和形成因子的組合分類線準確度為百分之五十，相信此研究將對於未來心臟病的診斷有所幫助。
显示于类别:	[光電與通訊學系] 博碩士論文

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