淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-0607201712110500
中文論文名稱 ECG穿載裝置(QRS波)之運動血壓預估系統分析與實現
英文論文名稱 Systematic Analysis and Realization of Sports Blood Pressure Estimation of ECG Wear Device
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Electrical Engineering
學年度 105
學期 2
出版年 106
研究生中文姓名 郭哲煒
研究生英文姓名 Che-Wei Kuo
學號 704440113
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2017-05-23
論文頁數 47頁
口試委員 指導教授-李揚漢
委員-曾憲威
委員-林亮宇
中文關鍵字 心電圖  物聯網  心率變異度  運動 
英文關鍵字 ECG  IOT  HRV  Sport 
學科別分類 學科別應用科學電機及電子
中文摘要 國內十大死因中就有三項屬於心血管疾病,心血管疾病對於身體逐年退化的老人、生活作息不規律的上班族、肥胖體質的人發生的機率就會越來越大,依照目前全球人口數攀升以及壓力逐漸增加的狀況下心血管疾病的問題勢必會快速的增加,現在因為生活品質的提升與醫療科技發達,而生理訊號可以讓我們了解到自己的健康狀況。
隨著人口結構的高齡化在慢性疾病的照護上將會是社會的重大負擔。傳統的醫療行為所需要負擔的醫療人員照護以及技術成本甚鉅,對於整個社會而言,不只是人口結構的變化,更影響了整體醫療服務結構。近年來醫療科技的進步,可攜式感測器的技術提升以及全球無線網路化,使得民眾可以隨時隨地取得各類型的生理參數,並且能掌握身體的各種變化。
英文摘要 There are three major causes of death in the country belong to the cardiovascular disease, cardiovascular disease for the elderly year after year degeneration of the elderly, living and resting irregular office workers, obese people will be more and more likely to occur, according to the current global population The problem of cardiovascular disease is likely to increase rapidly in the case of increasing and increasing pressure. Now, because of the improvement of quality of life and the development of medical technology, physiological signals can let us know our own health status.

Intelligent medical treatment to lead the emergence of new technology and medical monitoring technology and equipment, and the Internet of things with cross-cutting, cross-industry characteristics, can be applied to the monitoring of human physiological information and physical information management can improve the quality of medical care can also increase health care Personnel to determine the accuracy of information, while reducing medical costs and care burden, and information can be used as medical technology research, making the medical quality can be more perfect and improved.
論文目次 目錄
誌謝 I
中文摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 動機與目的 3
1.3 研究目的 6
1.4 研究架構 7
第二章 研究文獻探討 9
2.1 醫療物聯網 9
2.2 無線人體區域網路 10
2.3 心電圖 12
2.4 心率變異度 14
第三章 心跳之ECG系統實測簡介 16
3.1 穿戴裝置與ECG模組簡介 16
3.1.1 ECG實測方式說明 19
3.1.2 ECG實測之結果 21
3.1.3 ECG穿戴裝置與系統之實測驗證 23
3.2 ECG水下測試 25
第四章 QRS波與血壓預估及分析 27
4.1 血壓與ECG波形模擬分析 27
4.1.1 QRS波演算法 27
4.2 心率QRS波與血壓實測環境說明 30
4.2.1 心律QRS波與血壓實測結果分析 32
4.3 長期心率監測與分析 42
第五章 結論與未來展望 45
5.1 結論 45
5.2 未來展望 45
參考文獻 46

圖目錄
圖 1 1我國104年人口年齡結構 1
圖 1 2醫療物聯網架構示意圖 3
圖 1 3我國2015年十大死因 4
圖 1 4醫療物聯網雲端應用 5
圖 1 5各類型的血壓計 7
圖 1 6本論文之系統架構 8
圖 2 1應用於醫療監控的無線人體區域網路 11
圖 2 2心電圖波形 13
圖 2 3 HRV 量測波形之RRI 參數[13] 15
圖 2 4 HRV 量測之靜態RR 速度圖[12] 15
圖 2 5 HRV 量測之頻域分析圖[12] 15
圖 3 1 12導程心電圖[16] 16
圖 3 2 心動生技股份有限公司ECG125 模組實體圖 17
圖 3 3 ECG125模組所測得之ECG波形 18
圖 3 4 ECG數值 18
圖 3 5 穿戴式裝置應用於物聯網監控分析系統 18
圖 3 6 ECG擷取發射器與ECG監控顯示平台之訊號處理方塊圖 19
圖 3 7 穿戴過緊訊號變差 20
圖 3 8 穿戴過鬆甩動訊號 20
圖 3 9 ECG量測裝置配戴方式 20
圖 3 10 受測者坐下靜止狀態之波形 21
圖 3 11 受測者一般走路狀態之波形 22
圖 3 12 受測者跑步狀態之波形 22
圖 3 13 80BPM動態ECG與醫院儀器的比較資料 23
圖 3 14 120BPM動態ECG與醫院儀器的比較資料 24
圖 3 15 240BPM動態ECG與醫院儀器的比較資料 24
圖 3 16 水下測試圖 25
圖 3 17 水上波形 26
圖 3 18 水下波形 26
圖 4 1 標準心電波形圖 27
圖 4 2 心電波形圖 28
圖 4 3 測試流程圖 29
圖 4 4 跑步機測試狀況 30
圖 4 5靜態測試環境圖 31
圖 4 6靜態波形圖 33
圖 4 7 量測第一次之走路波形圖 34
圖 4 8 量測第一次之跑步波形圖 34
圖 4 9 休息5分鐘後波形圖 35
圖 4 10 量測第二次之走路波形圖 36
圖 4 11 量測第二次之跑步波形圖 37
圖 4 12 量測第二次之休息5分鐘後 37
圖 4 13 量測第三次之走路波形圖 38
圖 4 14 量測第三次之跑步波形圖 39
圖 4 15 量測第三次之休息5分鐘後波形 40
圖 4 16 運動血壓預估曲線圖 41
圖 4 17 電子式溫度時鐘 42
圖 4 18 長時間溫度與心跳直條圖 44

表目錄
表 1 1我國人口年齡結構的變化 2
表 1 2血壓水平分類及定義 6
表 2 1生理訊號量測裝置類型 10
表 4 1靜態量測數據 32
表 4 2動態量測數據Part.1 33
表 4 3量測數據Part2. 35
表 4 4 量測數據Part.3 38
表 4 5 總量測數據 41
表 4 6長時間溫度與心跳數據 43

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