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運用關聯派翠網路於精神壓力輔助診斷

運用關聯派翠網路於精神壓力輔助診斷. 指導老師：姜琇森 研究生：劉良驥 日期： 5/23. OUTLINE. Introduction Related Work Experiment Processing Conclusion. Introduction(1/3). 環境變動劇烈，生活越趨緊張， 精神壓力 幾乎成為生活的一部分。. 金錢. 工作. 經濟. 家庭關係. 圖 1. 壓力來源 ( 美國心理學會 , 2012). Introduction(2/3).

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Presentation Transcript

  1. 運用關聯派翠網路於精神壓力輔助診斷 指導老師：姜琇森 研究生：劉良驥 日期：5/23

  2. OUTLINE • Introduction • Related Work • Experiment Processing • Conclusion

  3. Introduction(1/3) • 環境變動劇烈，生活越趨緊張，精神壓力幾乎成為生活的一部分。 金錢 工作 經濟 家庭關係 圖1.壓力來源(美國心理學會, 2012)

  4. Introduction(2/3) • 根據美國心理學會(American Psychological Association)研究報告指出，長期的處在壓力過大的情況下： 1.生理 -心臟病 -高血壓 -癌症 2.心理 -情緒不穩定 -精神躁鬱 -自殺

  5. Introduction(3/3) • 約48%人因為太過忙碌或習慣某些程度的精神壓力，工作不斷超時，身心承受極大的壓力而不自知或不重視，漠視身體發出的警訊(美國心理學會，2012)。 • 本研究預期貢獻： 1.對於生理訊號能有效擷取並提升壓力診斷的準確率。 2.當使用者壓力過大時，適時的警告並提醒。 3.根據不同的壓力程度推薦壓力紓解與建議。

  6. Related Work • 心電圖(Electrocardiogram, ECG)，以連續曲線圖來記錄心臟的電壓，並提供了相關機能方面和心血管系統的寶貴資訊。 規律

  7. Related Work • 奇異值解析(Singular Value Decomposition, SVD)，為矩陣分解法用於訊號處理、影像處理等領域，其能有效去除雜訊並保留重要特徵，穩定且快速，常用於去除訊號中雜訊(Mauldin et al, 2010)。 • 巴特沃斯高通濾波(Butterworth High Pass Filter, BHPF)來消除因外部因素(例：皮膚電阻、儀器電流)所產生的基線飄移現象，以獲取乾淨的生理訊號。

  8. Related Work • 特徵值選取： 採用快速傅立葉轉換

  9. Related Work • 最小熵原理法(MEPA)，用以求出所有生理參數在不同精神壓力下的資訊亂度(Entropy)，以梯型與三角模糊切割建立隸屬函數。 • 根據不同精神壓力程度，賦予模糊語意值與隸屬程度。

  10. Related Work • 關聯派翠網路(Associative Petri Net)

  11. Experiment Processing ECG訊號擷取 去除雜訊 特徵值擷取 Physionet 16受測者 496Hz採樣頻率 R峰偵測法(So and Chen,1997) 奇異值解析(SVD) 巴特沃斯高通濾波 精神壓力診斷 建立轉換函數 關聯派翠網路(APN) 最小熵原理法(MEPA)

  12. Experiment Processing • 特徵值擷取-R峰檢測法，一階導數計算方法求得每個訊號點的斜率及降低P波及T波的影響。 • 以250個斜率的最大值來做為基準初始值，並將初始值乘上學者建議的0.7後得到偵測用的門檻值。 • 連續2個斜率值超過門檻值時，再往後找尋最大值即為R峰。

  13. Experiment Processing • 精神壓力診斷APN模型

  14. Conclusion

  15. Conclusion

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