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國立臺灣大學 應用力學研究所 李世光、吳光鐘所指導 吳宇倫的 以影像-光體積描記訊號評估血壓脈衝傳遞時間 (2020),提出影像擷取盒ptt關鍵因素是什麼,來自於影像-光體積描記法(IPPG)、脈衝傳遞時間(PTT)、心率與血壓評估、多元線性回歸分析。

最後網站[問題] 影像擷取卡+openCV - 看板C_and_CPP - 批踢踢實業坊則補充:... 下,影像擷取卡依然會被視為webcam的裝置嗎? 因為購入新的硬體需要一筆花費小弟想確認一下自己的想法是否可行-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了影像擷取盒ptt,大家也想知道這些:

以影像-光體積描記訊號評估血壓脈衝傳遞時間

為了解決影像擷取盒ptt的問題,作者吳宇倫 這樣論述:

血壓量測技術發展已久,從最早期的侵入式量測隨著居家醫療的倡導而普及到民眾的日常生活;現今工商社會眾人皆忙碌,因此未來血壓量測技術的發展必須滿足即時性、便利性與舒適度。現今常見的血壓量測技術大多使用氣囊或袖帶(Cuff)對量測部位進行非侵入式加壓(例如已經普及的電子血壓計),然而加壓部位若有傷口則可能會為病患帶來不適,且充氣與放氣過程無法滿足即時性。為滿足上述量測條件,本研究提出以受試者臉部與手部影像-光體積描記訊號(Imaging-Photoplethysmography, IPPG)之間的脈衝傳遞時間(Pulse Transit Time, PTT)帶入血壓回歸模型,期望以無傷口、非接觸式

的光學方法來評估血壓。本研究設計以工業相機配合綠光濾波片(中心波長為525nm)和變焦鏡頭,結合LabVIEW使用者介面組成IPPG影像擷取裝置,並以商用儀器(BioRadio)獲得PPG參考訊號,再以電子血壓計量取參考血壓。進行IPPG影像擷取前,透過對影像進行網格切割與頻譜積分強度計算,確定感興趣區域(Region of Interest, ROI)分別位於臉部的鼻子與雙臉頰還有手掌心部位,再藉由Dlib五官辨識套件配合OpenCV套件繪製出ROI,最後藉由移動平均濾波器與帶通濾波器等影像處理方法獲得IPPG訊號。本研究首先對IPPG訊號進行心率分析,由於其波形並非都典型存在收縮峰特徵,因

此以一階微分後的波形抓取最大斜率點之間的時間差,再換算成心率值;結果顯示,與商用儀器測得的心率相比,絕大多數資料分佈在布蘭特-奧特曼圖的一致性界限內,說明本研究團隊開發的IPPG擷取裝置與商用儀器之間有一致性。在PTT的擷取上,本研究首先以商用儀器測得的PPG參考訊號,確定受試者在呈現打招呼的姿勢下,能夠穩定獲得參考PTT之後,再進行IPPG波形間脈衝傳遞時間的計算;分析結果得知,所有受試者絕大部分的參考PTT與藉由IPPG波形得到的IPTT(Image - Pulse Transit Time),和樣本平均數之間的差異均不超過±1.96個標準差,顯示PTT與IPTT的變異與離散程度不會太嚴重

,並且大部分資料皆分佈在布蘭特-奧特曼圖的一致性界限內,顯示IPTT與PTT之間潛在一致性。最後在血壓模型評估方面,本研究探討IPTT與血壓之間的簡單線性回歸,與再多加入心率項的多元線性回歸,結果顯示大部分受試者的多元線性回歸模型,其均方根誤差(RMSE)有顯著下降且決定係數(R2)有一定程度的提升,顯示血壓預測值及實際值的擬合得到改善,並藉由F檢定及t檢定驗證了心率項在該模型的顯著程度及其對血壓的影響皆大於IPTT;因此以心率為自變數能夠提升血壓回歸模型適配度的論述,在統計學的結果與驗證上具有高支持度。