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系統識別號 U0002-0307201213053200
中文論文名稱 應用分類於尿失禁病人骨盆肌肉訓練回饋機制
英文論文名稱 Applying Classification to the Feedback of Pelvic Floor Muscle Training for Urinary Incontinence Patients
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 賴聲宇
研究生英文姓名 Sheng-Yu Lai
電子信箱 guiltily@gmail.com
學號 699411434
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2012-06-13
論文頁數 78頁
口試委員 指導教授-陳瑞發
委員-謝楠楨
委員-王英宏
委員-林偉川
委員-陳瑞發
中文關鍵字 骨盆底肌肉訓練  k-Means  k-Nearest Neighbor Algorithm  Support Vector Machine  分類演算法 
英文關鍵字 PFMT  k-Means Clustering  k-Nearest Neighbor Algorithm  Support Vector Machine  Classification 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 尿失禁患者骨盆底肌肉訓練過程中,簡稱kegel運動,患者自行施作時,容易訓練到錯誤的肌肉部位,導致復健效果不彰,望能提出一套改善骨盆底肌肉訓練的療程,使用醫療輔具將復健器材與感測器結合,並透過無線模組將數據傳輸到行動載具上,進行數據的量化、分群與分類,將復健療程延伸至家中,如醫療人員監督復健的情境。
本文著重在如何正確判斷患者施力部位是否正確,望能透過k-Nearest Neighbor Algorithm、k-Nearest Neighbor-weight Algorithm、Regression Analysis、Support Vector Machine進行分類演算法分析並以k-Means演算法進行評估分類正確率與適用性,協助並判斷患者復健施力情況,以達快速提供回饋資訊予患者與醫療人員實現醫學復健,正確地改善療程。
英文摘要 In pelvic floor muscle training(PFMT) of urinary incontinence(UI), patients would train the wrong muscle and come out results.
In this thesis we proposed a treatment for pelvic floor muscle training through the medical aids, we combine with rehabilitation equipment and sensors. The medical equipment is used for transfer data between the wireless module and mobile device. Moreover, the system executes -the process of quantified data, clustering data and classification for extending the rehabilitation program to patient's’ home, just like medical staffs supervised at patient’s side.
This thesis focuses on how to properly judge the force posture of patients with the k-Nearest Neighbor algorithm, k-Nearest Neighbor-weight algorithm, Regression Analysis and Support Vector Machine. We classify and evaluate the classification accuracy and applicability to help and determine patients’ rehabilitation situation. Furthermore, we provide feedback information quickly to improve the treatment for patients and medical personnel.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究動機及研究目的 3
1.2 論文架構 5
第二章 相關研究 6
2.1 k-means clustering 6
2.2 k-Nearest Neighbor algorithm 9
2.3 k-Nearest Neighbor Weight algorithm 12
2.4 Regression Analysis 14
2.5 Support Vector Machine 17
第三章 研究內容與方法 19
3.1 系統架構 19
3.2 評估方式k-Means 22
3.3 k-NN演算法 23
3.4 k-NN-Weight 演算法 24
3.5 Regression Analysis 26
3.6 Support Vector Machine 27
第四章 實驗數據 28
4.1 k-Means初始分群 28
4.2 k-NN演算法數據實驗 35
4.3 k-NN-w 演算法數據實驗 38
4.4 Regression Analysis 數據實驗 41
4.5 SVM演算法數據實驗 45
4.6 實驗數據分析 50
第五章 結論與未來方向 54
5.1 結論 54
5.2 結論與未來方向 54
參考文獻 56
附錄—英文論文 58

圖目錄
圖 2-1 k-Means演算法示意圖 7
圖 2-2 k-Means演算法分群與質心移動 8
圖 2-3 k-NN演算法初始化的Training Data分群圖 9
圖 2-4 3-NN演算法用於新資料點分群結果 10
圖 2-5 (a) 3-NN參照圖 (b) 4-NN參照圖 10
圖 2-6 5-NN演算法在某些區塊造成的誤判 11
圖 2-7 (a) 5-NN演算法誤判 (b) 5-NN加入wight後的變化 13
圖 2-8 Regression analysis 示意圖 14
圖 2-9 (a) 兩資料群regression趨勢線 (b) 趨勢線與中垂線 15
圖 2-10 4資料群別取Regression analysis的Idea case。 15
圖 2-11 SVM演算法分群時的幾何邊緣 17
圖 2-12 SVM超平面 18
圖 3-1 系統架構圖 20
圖 3-2 系統流程圖 21
圖 4-1 實驗初始操作界面 28
圖 4-2 Training Data 29
圖 4-3 DATA1各群數據平均分佈的k-Means初始示意圖 30
圖 4-4 DATA1各群數據平均分佈的k-Means分佈圖 30
圖 4-5 DATA2群別4數據線性延伸的k-Means初始示意圖 31
圖 4-6 DATA2群別4數據線性延伸的k-Means分佈圖 31
圖 4-7 DATA3數據各別集中與稀疏的k-Means初始示意圖 32
圖 4-8 DATA3數據各別集中與稀疏的k-Means分佈圖 32
圖 4-9 DATA4各群數據環狀分佈的k-Means初始示意圖 33
圖 4-10 DATA4各群數據環狀分佈的k-Means分佈圖 33
圖 4-11 DATA5混合型分佈的k-Means初始示意圖 34
圖 4-12 DATA5混合型分佈的k-Means分佈圖 34
圖 4-13 DATA1各群數據平均分佈的k-NN分佈圖 35
圖 4-14 DATA2群別4數據線性延伸的k-NN分佈圖 35
圖 4-15 DATA3數據各別集中與稀疏的k-NN分佈圖 36
圖 4-16 DATA4各群數據環狀分佈的k-NN分佈圖 36
圖 4-17 DATA5混合型分佈的k-NN分佈圖 37
圖 4-18 DATA1各群數據平均分佈的k-NN-w分佈圖 38
圖 4-19 DATA2群別4數據線性延伸的k-NN-w分佈圖 38
圖 4-20 DATA3數據各別集中與稀疏的k-NN-w分佈圖 39
圖 4-21 DATA4各群數據環狀分佈的k-NN-w分佈圖 39
圖 4-22 DATA5混合型分佈的k-NN-w分佈圖 40
圖 4-23 DATA1數據平均分佈的Regression Analysis分佈圖 41
圖 4-24 DATA2數據線性延伸的Regression Analysis分佈圖 41
圖 4-25 DATA3數據集中與稀疏的Regression Analysis分佈圖 42
圖 4-26 DATA4數據環狀分佈的Regression Analysis分佈圖 43
圖 4-27 DATA5混合型分佈的Regression Analysis分佈圖 44
圖 4-28 (a) libSVM初始畫面 (b)libSVM輸入格式 45
圖 4-29 (a) libSVM load座標示意 (b)libSVM分群示意 46
圖 4-30 DATA1各群數據平均分佈的SVM演算法分佈圖 47
圖 4-31 DATA2群別4數據線性延伸的SVM演算法分佈圖 47
圖 4-32 DATA3數據各別集中與稀疏的SVM演算法分佈圖 48
圖 4-33 DATA4各群數據環狀分佈的SVM演算法分佈圖 49
圖 4-34 DATA5混合型分佈的SVM演算法分佈圖 49

表目錄
表 3-1 5-NN-w演算法排序 25
表 3-2 5-NN-w 演算法權重計算 25
表 4-1 演算法正確率、標準差比較圖 50
表 4-2 各類演算法時間複雜度與記錄資料一覽表 51
參考文獻 中文部份:
[黃冠中 2007] 黃冠中(2007),’應用k-NN演算法之文件分類平台實
作’,第六屆離島資訊技術技術與應用研討會,2007年6月

英文部分:
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[Bagan 2012] Hasi Bagan, Member, IEEE, Tsuguki Kinoshita, and Yoshiki Yamagata, ‘Combination of AVNIR-2, PALSAR,
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[Tarabalka 2010] Yuliya Tarabalka, Student Member, IEEE, Mathieu Fauvel, Jocelyn Chanussot, Senior Member, IEEE, and Jon Atli Benediktsson, Fellow, IEEE, ‘SVM- and MRF-Based Method for Accurate Classification of Hyperspectral Images,’ IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, Vol. 7, No. 4, October 2010.

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論文使用權限
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