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使用心衝擊圖和光容積描記圖以商用體重計實現無臂帶血壓測量

為了解決PEAK TIME (PTT)的問題，作者張秉豪 這樣論述：

一般無臂帶式血壓測量方法，是利用脈波傳遞時間來估測血壓，而脈波傳遞時間可以用心電圖訊號和光容積描繪圖訊號擷取出來。心衝擊圖描繪法訊號是心臟泵血時引起的主動脈血壓波，轉換為施加在身體上的反作用力，當使用者站在體重計時，可以偵測到心衝擊圖訊號。本研究的目的是以心衝擊圖取代心電圖訊號，並同時測量腳趾頭的光容積描繪圖訊號，擷取出脈波傳遞時間，用以估測血壓。研究中，我們使用自製電路，測量光容積描繪圖、心衝擊圖和心電圖訊號。有20名受試者參與實驗，透過跑步機來提升血壓值。實驗中利用商用血壓計，每一分鐘測量一次血壓，當作標準血壓值。而脈波傳遞時間分別擷取於心電圖+手指的光容積描繪圖訊號，和心衝擊圖+腳趾頭

的光容積描繪圖訊號。使用四種迴歸模型估測血壓，並以均方根誤差(ERMS)和迴歸相關係數(r2)來評估測量方法的效能，其中以心電圖和手指光容積描繪圖的ERMS為5.4±1.7 mmHg、r2為0.742±0.131，心衝擊圖和腳趾頭光容積描繪圖的ERMS為6.8±1.6 mmHg、r2為0.606±0.142。

整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統

為了解決PEAK TIME (PTT)的問題，作者吳東燁 這樣論述：

本研究是使用彩色影像與熱感影像進行主動式非接觸生理資訊量測系統，量測人體心律、血壓、額溫與呼吸頻率。首先透過光達深度攝影機中RGB-D影像控制馬達之角度進行人臉位置追蹤，調整人臉位置於影像中心點。接著判斷人臉是否有佩戴口罩，如沒有配戴口罩，將使用Dlib演算法，反之如配戴口罩則使用OpenPose演算法，進行人臉關鍵點辨識，獲取感興趣區域ROI的位置資訊。在心律與血壓量測中，如無配戴口罩則使用臉頰與額頭為ROI，有配戴口罩則使用額頭與鼻樑為ROI。在獲取ROI影像光體積變化訊號(PPG)，並以綠色平均(G)與綠減紅平均(G-R)兩種方法，並且探討兩種ROI大小與不同距離情況下進行心律計算

與利用深度學習預測血壓數值。在呼吸頻率與額溫量測上，將彩色影像藉由仿射變換將ROI位置與紅外線熱感式相機FLIR Lepton 3.5中的影像做匹配，來獲得熱感影像中正確ROI位置。在無配戴口罩使用熱感影像中鼻子與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。反之，在配戴口罩下，使用口罩與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。本研究結果，G-R方法優於G方法，增加ROI大小有助於誤差減少。量測心律以臉頰ROI位置最佳，其次為額頭，最後是鼻樑，量測出的心律平均誤差分別為1.3bpm、1.9bpm以及2bpm。在深度學習預測血壓中使用PPG訊號波形中的峰到峰間隔(PPI)、脈波傳遞時間(PTT

)、脈波速率(PWV)以及PPI計算出的心律(HR)四個特徵作為輸入端來預測血壓。同樣發現無配戴口罩時使用臉頰與額頭之ROI，之結果優於有配戴口罩使用額頭與鼻樑之ROI。無配戴口罩收縮與舒張平均誤差為1.0 mmHg和1.1 mmHg，有配戴口罩則為1.8 mmHg和1.4 mmHg。最後根據熱感影像中鼻子或口罩ROI，計算出的呼吸頻率與實際呼吸頻率均吻合。熱感影像額頭ROI量測額溫的結果，與紅外線額溫槍所量測出的實際值誤差皆保持在±0.5℃內。