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基於脈波傳導時間與機器學習之耳機式連續血壓量測系統

為了解決b&o耳機ptt的問題，作者江秉諭 這樣論述：

本論文旨在設計一套非侵入之耳機式連續血壓監測系統，提出於人體耳甲腔區域放置光學生物訊號感測器以獲得光體積變化描記圖（Photoplethysmography, PPG）訊號藉以計算收縮壓與舒張壓，再於智慧型裝置呈現即時的生理監測數值並記錄使用者長時間的生理參數。耳朵部位生理監測裝置與常見腕錶式相比，置於耳內的感測器不易受外在環境及光源影響，且耳部具有豐富微血管及軟骨一為反射式PPG最佳的反射區域，頭部也是人體平衡重要之處因此相對穩定，將大大的提升PPG數據品質，傳統式袖帶式血壓計因儀器較龐大需要在固定地點量測，且受限於儀器量測方法無法連續測量血壓，因此本論文提出了脈波傳導時間(Pulse T

ransit Time, PTT)結合機器學習之單一PPG非侵入式血壓量測系統，無需使用心電圖（Electrocardiography, ECG）僅透過單一PPG即可有效地估算血壓，並且取得光體積變化描記圖時域波形特徵與二階導數血管特徵，結合改良後的血流動力學公式與機器學習訓練血壓模型，此演算法架構可確保此監測裝置系統可精準計算生理參數之目標。受測者進行實驗收案，使用醫療級24小時動態血壓計(Oscar 2)作為驗證標準，靜態實驗結果顯示血壓平均皮爾森相關係數r大於0.9強相關性，舒張壓平均誤差(MAE±SD)為2.04±3.33(mmHg)，AAMI中達到了最高準確度的類別（最高準確度），而

在英國高血壓協會(BHS)屬於A級（最高等級），收縮壓平均誤差為4.65±7.39(mmHg)，在英國高血壓協會(BHS)屬於B級，此方法在未來追蹤人體血壓是非常有幫助的。