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姓名 張東琳(Tung-Lin Chang) 查詢紙本館藏 畢業系所 光機電工程研究所 論文名稱 分類演算法於缺氧睡眠輔具改善之研究
(Improvement Sleep Apnoea Auxiliary Equipment Performance With k-nearest Neighbors Algorithm)相關論文 檔案 [Endnote RIS 格式]
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摘要(中) 本研究透過紅外光脈動血氧計(Pulse oximetry)對受測者進行非侵入性的連續血氧含量偵測，針對心搏的光體積變化進行包含回歸分析與頻域分析等各項監測數據前處理，取得眾多特徵樣本後將此訓練集合(Train Set)輔以KNN分類演算法推估受測者臨床Respiratory/Disturbance Index (RDI)值，同時以物聯網架構將數據回傳至雲端，並透過無線通訊模組傳輸控制訊號與本研究研製的睡姿調整平台-安心枕連接。實驗亦設計多種的睡姿矯正觸發機制，綜合以上項目，經改良的安心枕期能有效的改善為睡眠呼吸中止所苦的人發生阻塞型呼吸中止之頻率以改善睡眠品質。 摘要(英) In this paper, we use non-invasive continuous detection to monitor blood oxygen and photoplethysmogram by pulse oximetry .For the various monitoring data preprocessing including regression analysis and frequency domain analysis are performed, and the training set is obtained after obtaining a plurality of feature samples.
The KNN classification algorithm is used to estimate the clinical Respiratory/Disturbance Index (RDI) value of the subject, and the data is transmitted back to the Internet. The control signal is transmitted through the wireless communication module to the Sleep Apnoea Auxiliary Equipment ,which is developed by the research and called “POM Pillow”. This research also designed a variety of sleep posture for trigger condition.
In conclusion, the “POM Pillow” can improve the effectively frequency of obstructive respiratory arrest in patients suffering from sleep apnea to improve sleep quality.關鍵字(中) ★ 睡眠呼吸中止
★ KNN
★ 分類演算法關鍵字(英) 論文目次 第一章 緒論 1
1-1前言 1
1-2研究動機與目的 2
1-3論文架構 4
第二章 阻塞型睡眠呼吸中止症的檢測與改善 5
2-1非侵入式血氧濃度量測 5
2-3 OSA量表與篩檢 12
2-4 OSA的治療方法 15
第三章 OSA監控睡姿修正平台研製 18
3-1系統架構 18
3-2睡姿修正平台 19
3-3血氧監控系統與介面 26
第四章 基於KNN演算法的OSA發生判別 33
4-1KNN演算法 34
4-2數據說明 35
4-3 監控數據分析 44
4-4數據歸一化 48
4-5監測值分類KNN計算 49
第五章 實驗內容 51
5-1實驗設計與流程 51
5-2安心枕機構實驗 52
5-3 KNN分類演算法結果測試 54
5-4閥值設定對照安心枕觸發時間實驗 57
第六章 結論與未來展望 63
未來展望 63
參考文獻 64參考文獻 ﹝1﹞Young T, Palta M, Dempsey J, Skatrud J, Weber S, Badr S, “The
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