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另外網站手機預備好，給我30秒！掃描臉部立即檢測「心房顫動」風險也說明：掃描臉部立即檢測「心房顫動」風險- The Future Tech Pavilion ... 常用於診斷心房顫動的依據為心電圖儀(EKG)，由醫事人員參照心電圖結果做最後診斷。
中原大學 電機工程研究所 林康平所指導 楊明浩的 以生成對抗神經網路實現心房顫動心電圖合成訊號之研究 （2020），提出心房顫動心電圖關鍵因素是什麼，來自於心房顫動、心電圖、生成對抗神經網路。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 盧妍羽的 基於主要成分分析網路及深度學習架構的心房顫動辨識系統 （2018），提出因為有 心房顫動、心電圖、主要成分分析網路、支持向量機、深度殘差網路、卷積神經網路的重點而找出了 心房顫動心電圖的解答。
最後網站宜縣獲贈12台「心房顫動心電圖檢測儀」 成人健檢添利器則補充：獅子會捐贈一批「心房顫動心電圖檢測儀」給宜蘭縣政府，由縣長林姿妙代表受捐。（圖∕宜蘭縣政府提供）. 隨著老年人口的增加，心律不整患者亦跟著上升！
心房顫動心電圖分析
為了解決心房顫動心電圖 的問題，作者盧喜烈 這樣論述：
心房顫動心電圖進入發燒排行的影片
睽違兩年，台灣終於開放AppleWatch ECG心電圖功能，而這項功能必須升級系統，S4、S5與S6的手錶皆可使用ECG功能作為參考。
請注意，心房顫動因台灣尚未開放，所以出現「你所在的地區無法使用此心電圖更新項目」為正常顯示。
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以生成對抗神經網路實現心房顫動心電圖合成訊號之研究
為了解決心房顫動心電圖 的問題，作者楊明浩 這樣論述：
心房顫動是一種心房異常快速跳動的心律不整。根據流行率調查，約百分之二的人曾經有發生過心房顫動，且隨著年齡的增長，心房顫動發生的機率也相對地上升。引起心房顫動的原因，普遍被認為是心房組織快速的不正常放電，導致患者常形容心跳忽快忽慢而不規律的跳動。近年來，隨著深度學習的崛起，透過大量的資料來訓練類神經網路，電腦輔助診斷變得越來越重要，此技術在臨床漸漸成為醫生診斷的重要輔助手段。在過去的醫療診斷中，心房顫動的參考樣本數少，但卻又對人體健康有舉足輕重的影響。生成式對抗神經網路是生成模型的一種，因其能夠生成逼真且高質量資料而備受關注。生成式對抗神經網路可以複製所有的分佈資料，並在圖像、節奏、音樂甚至語
音等不同領域創建對資料集的模仿。本研究的主要目的是利用真實心房顫動的心電圖資料使用神經網路來合成更多的各式各樣的心房顫動心電圖，實驗利用生成式對抗神經網路的深度學習模型，對當前的資料數進行訓練，探討真實訊號與合成訊號的差別與效果。
基於主要成分分析網路及深度學習架構的心房顫動辨識系統
為了解決心房顫動心電圖 的問題，作者盧妍羽 這樣論述：
致謝 I摘要 IIAbstract III圖目錄 VII表目錄 XI第一章 緒論 11.1 前言 11.2 研究動機 21.3 研究背景與文獻探討 21.4 研究目的 41.5 論文架構 5第二章 研究背景 62.1 心電圖 62.1.1 心臟 62.1.2 心電圖原理 72.1.3 心電圖的量測方法 82.2 心房顫動 102.2.1 疾病介紹 102.2.2 研究策略 102.2.3 法規和標準 112.3 主要成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 112.4 機器學習(Machine Learnin
g) 132.5 深度學習(Deep Learning) 142.5.1 深度學習的基本架構 152.5.2 深度學習的學習方式 16第三章 研究方法 183.1 資料庫介紹 183.1.1 資料庫之使用 183.1.2 實驗數據之篩選 193.2 實驗數據之前處理 203.2.1 Pan Tompkins演算法 – R峰值位置偵測 203.2.2 小波轉換(Wavelet Transform) 213.2.3 擷取心電圖訊號波形段落 – ECG Beats 243.3 機器學習辨識架構 (Machine Learning) 263.3.1主要成分分析網路的學習流程
273.3.2 一維主要成分分析網路 313.3.3 分類器 (Classifier) -支持向量機 (Support Vector Machine) 333.3.3.1 了解支持向量機 (Support Vector Machine) 333.3.3.2支持向量機 (Support Vector Machine) 之使用 363.4 深度學習辨識架構 (Deep Learning) 373.4.1卷積神經網路 (Convolutional Neural Network , CNN) 373.4.2卷積神經網路的基本架構 393.4.3本研究的深度學習架構 453.4.4本
研究的深度學習架構流程 473.5 交叉驗證 543.5.1 全部訓練全部測試(All Train All Test, ATAT) 543.5.2 兩折交叉驗證法(Two-fold cross validation) 543.6 本研究使用的硬體設備規格及軟體環境 553.6.1 硬體設備規格 553.6.2 軟體環境 56第四章 結果與討論 574.1 研究數據 574.2 評估指標 574.3 機器學習架構應用於辨識心房顫動之結果與討論 594.3.1 單尺度的一維主要成分分析網路系統之辨識結果 594.3.2 多尺度的一維主要成分分析網路系統之辨識結果 604
.4 深度學習架構應用於辨識心房顫動之結果與討論 624.4.1 單尺度的一維主要成分分析網路結合卷積殘差神經網路之辨識結果 634.4.2 多尺度的一維主要成分分析網路結合卷積殘差神經網路之辨識結果 664.5 機器學習及深度學習應用於辨識心房顫動之結果統整與討論 694.6 相關文獻比較 70第五章 結論與未來展望 735.1 結論 735.2 未來展望 74參考文獻 75