Browsing by Author "嚴謹"

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    以卷積神經網路實現睡姿辨識系統應用於壓力感測床墊
    (2020) 嚴謹; Yen, Ching
    睡眠姿勢(以下簡稱睡姿)是評估睡眠品質的重要因素之一，同時也與許多慢性疾病有所關聯。在醫療實務中，睡姿對於睡眠呼吸中止症影響重大，其患者應避免仰臥的睡姿，並儘量以側身姿勢入眠。除了睡眠呼吸中止症之外，睡姿亦與壓瘡的防治有關。所謂壓瘡是指人體覆蓋骨突處的皮膚長期受到外在壓力，造成皮膚、皮下組織、肌肉與骨頭受傷、潰瘍甚至壞死。剛完成手術及行動不便需長期臥床的病患因無法自行翻身，而容易造成壓瘡產生，這些病患需要照護人員定期幫他們翻身，以避免長期維持同一睡姿。 基於上述提及睡姿與醫療應用的關聯性，如能開發出一套即時且自動化的睡姿辨識系統，時時監控需求病患的睡姿，當病患於床上出現不當的睡姿或是長期維持同一睡姿時，系統能對照護人員發出提醒，便對這些病患有莫大的幫助，也能使照護作業更有效率地進行。 本研究透過壓力感測床墊取得各式睡姿的壓力分佈數據，再以深度學習之卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)對數據進行訓練並建模，進而開發出以Android行動裝置為終端運算裝置的自動化即時睡姿辨識系統。本研究分為以下三個步驟：1.定義睡姿與數據收集；2.以卷積神經網路建模；3.開發Android應用程式進行睡姿辨識。本研究使用的壓力分佈數據是透過10名受試者根據自行定義之睡姿躺在壓力感測床墊上收集而來。經過卷積神經網路建模後，本研究將以LOSO(Leave-One-Subject-Out)的方式來驗證模型準確率。透過Android行動裝置作為運算端與介面端的系統架構，其優點為低時間延遲、靈活開發性與高機動性。