Project Details
Abstract
由於自主神經系統調變的結果，心率也會隨時間改變，因此吾人可知透過心率變異度可相當程度地透視自主神經系統之調變行為；在傳統上，有時域、頻域以及非線性分析等方法應用於心率變異度分析。有鑑於上述方法均有其限制，故本計畫提出一結合頻域及非線性分析之新式心率變異度分析演算法，並針對其可行性進行評估。本演算法乃先對心率訊號以一修剪式移動平均濾波器分解出其高低頻成份，再分別計算其最大之Lyapunov 指數值，藉以反應出副交感與交感神經系統之複雜度。以此新式心率變異度分析所得之初步結果和傳統頻譜分析做一比較，證實其的確具有反映出心率變異度的功能；和傳統方法不同的是，此演算法將可突破傳統上時頻域方法對心率訊號高品質要求之限制。因此，吾人預期此一新式演算法將可進一步發展為一極具臨床應用價值之心率變異度指標。
Project IDs
Project ID:PB9408-3267
External Project ID:NSC94-2213-E182-025
External Project ID:NSC94-2213-E182-025
| Status | Finished |
|---|---|
| Effective start/end date | 01/08/05 → 31/07/06 |
Fingerprint
Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.