呼吸中止症指數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

35921 代謝平衡健康瘦身【2022暢銷增修版】：獲醫界肯定、輕鬆跨越減重停滯期的甩肉成功密碼

為了解決呼吸中止症指數的問題，作者洪泰雄 這樣論述：

以35921飲食核心為基礎，讓我4個月減重17公斤， 也能幫助您輕鬆跨越減重停滯期，跟我一樣瘦身成功！ 3：每天吃三餐，先吃蛋白質，再吃蔬菜，後吃水果。 5：餐與餐之間間隔五小時，期間不再進食其他東西。 9：晚餐要在九點前吃完，拒絕誘惑不再吃宵夜。 2：每天至少喝2000c.c以上含礦物質鉀鈉鎂鈣的水。 1：每天早餐至少吃一顆低升糖指數的水果，如蘋果芭樂。 再次加強35921飲食核心概念，不只要讓你瘦而已，還要瘦得健康、 瘦得有活力，教你自力養成「易瘦體質」，永遠與肥胖絕緣。 ★特別加開：大學爆棚營養課教師親身實驗分享【甩肉晉階保證班】

呼吸中止症指數進入發燒排行的影片

睡眠呼吸中止症之醫病溝通服務設計

為了解決呼吸中止症指數的問題，作者林宥廷 這樣論述：

隨著醫療品質提升，為了增進醫病雙方福祉，近年來推廣醫病共享決策的觀念，但普遍民眾健康識能不足，因此出現決策輔助工具的應用，協助病患選擇最適合的醫療決策。目前睡眠呼吸中止症病患在面對診斷過程及治療選擇的多樣化常感到無所適從及降低就醫意願。為了提升醫病溝通品質，應減輕醫生於診療中的負擔並為病人提出更好服務模式。 因此本研究的目的即以服務設計的方法提出適合睡眠呼吸中止症的決策輔助工具。首先，通過觀察和訪談，探討醫生與患者之間的互動。然後，根據訪談的結果繪製利害關係人地圖、顧客旅程地圖及服務藍圖，共同定義服務缺口，以進行臨床診斷或處置以進行服務設計。接著，構建腳本並提出決策輔助工具的影

片及紙本手冊。最後透過臨床醫療人員與病人共同評估決策輔助工具。 本研究結果如下，睡眠專科醫師的PEMAT量表顯示，本研究決策輔助工具影片理解度約80%-100%符合；可行度則100%符合。而潛在患者及正常健康民眾實驗結果顯示決策輔助工具影片使用效果皆優於紙本手冊。希望未來希望能將這個原型導入醫病共享決策SDM服務流程，增加醫病溝通之效率。

35921 史上最強瘦身密碼【暢銷修訂版】：簡易掌握飲食份量，聰明吃，開心瘦

為了解決呼吸中止症指數的問題，作者洪泰雄 這樣論述：

終極瘦身密碼「35921」助你維持代謝平衡， 掌、杯、碗等實用工具讓你輕鬆掌握飲食份量。 作者4個月甩肉17公斤及上百位見證者的體驗： 35921+掌杯碗量測法，幫助大家成功減重不復胖。 3：每天吃三餐，先吃蛋白質，再吃蔬菜，後吃水果。 5：餐與餐之間間隔五小時，期間不再進食其他東西。 9：晚餐要在九點前吃完，拒絕誘惑不再吃宵夜。 2：每天至少喝2000c.c以上含礦物質鉀鈉鎂鈣的水。 1：每天早餐至少吃一顆低升糖指數的水果，如蘋果芭樂。 ★聰明吃、順暢排、開心瘦的訣竅： 均衡飲食，六大類食物，缺一不可     選擇優質的食物，例如：     -五榖米優於白米    

-苦茶油及橄欖油優於精製油 控制份量，善用隨手可得的測量工具     -手掌：用於豆魚肉蛋類     -碗：用於全榖根莖類、蔬菜類、水果類     -杯子：用於豆漿、奶類     -湯匙：用於油脂、堅果種子類 適當運動，提升基礎代謝率及肌耐力     快走、慢跑等，可以：     -增加肌肉層組織及好膽固醇，強化心肺功能     -增加基礎代謝率，突破減肥停滯期 順利排便，毒素、廢物不堆積，自然健康又瘦身     -「順便」四要素：纖維素、水分、腸道蠕動、潤滑     -「避免便秘」五字訣：按、喝、擺、食、解 善用營養品，助你減重事半功倍，健康加分     -增加飽足感：高蛋白質粉  

  -促進腸胃蠕動：纖維粉、螺旋藻、比菲德氏菌、啤酒酵母等     -幫助消化：綜合分解酵素     -幫助抗氧化：茄紅素

使用血氧飽和度訊號與深度學習於睡眠呼吸中止症檢測之研究

為了解決呼吸中止症指數的問題，作者邱凱揚 這樣論述：

　　本文提出使用血氧飽和度(SpO2)訊號與深度學習於睡眠呼吸中止症(OSA)檢測之研究，動機是由於OSA需仰賴多項生理睡眠檢查(PSG)來判斷是否罹患此症。而PSG的檢查費用相當不方便、耗時且費用昂貴，等候PSG檢查的患者需要排隊等待很長的時間才能排到PSG檢測。因此近年來許多的研究都在開發基於穿戴(wearable)裝置或便攜式(portable)裝置的OSA診斷系統，使其檢測較為便利且裝置價格較便宜。基於上述敘述，本文提出一套只使用SpO2訊號作為輸入的OSA 檢測系統。　　本文方法的主要特色有三：第一是本文模型是以整筆過夜的 SpO2訊號作為輸入，輸出直接就是OSA嚴重程度的四種分類

辨識結果，此項特色也是本文的創新之處。第二是本文設計的模型有將cross stage partial network (CSPNet)、squeeze-and-excitation network (SENet)以及residual network (ResNet)技術融入在本文模型內以提升模型效能。第三是本文使用的資料集數量最多，表示實驗結果比較能展現出模型的泛化能力(generalization ability)。　　最後，實驗證明本文方法在OSA嚴重程度的四分類中，模型於SHHS1及SHHS2測試的正確率分別為80.51%與77.63%，而在二分類中(AHI cutoff = 5)，模型

於SHHS1及SHHS2測試的正確率分別為91.7%與91.29%，模型效能優於現今的文獻方法。