心房顫動 檢測的問題，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

訂製你的無病生活：30問掌握預防、診斷、治療、照護對策

為了解決心房顫動 檢測的問題，作者林惠君,黃筱珮,吳佩琪 這樣論述：

30道與你有關的健康提問 藉由更精準的個人化醫療服務 邁向無病無痛的快樂生活   　　每個人的基因、生活環境、飲食習慣、生活作息等不盡相同，造就獨一無二的個體，以往一體適用的治療方式，忽略個體化的差異，也就是「同病同治」，但未必有相同的治療結果。   　　所謂「精準醫療」，是指依據個體基因差異、個體的生活型態、外在環境等不同，給予精準的個人化治療，也就是從以往的「同病同治」，走向「同病異治」。現在的精準醫療範疇已經全面開展，邁入精準健康層次，以精準預防、精準診斷、精準治療及精準照護四大面向為主軸，提供更精準的個人化服務，照顧社會大眾的健康。   　　本書集結三十個關乎健康的提問，除了以淺顯

易懂的方式帶讀者了解各病症的起因與現行療法，也將細數目前精準醫療的發展，在這些疾病的預防診治上有何創新與突破。   名人推薦   　　這兩年新冠肺炎疫情衝擊全球，面對後疫情時代，精準健康更顯重要。現在，發展精準健康的腳步不僅沒有變慢，反而迅速轉為疫苗研發及防疫策略規劃，側重在新興傳染病的防護與監控，共同為台灣精準健康產業開創新局。——張文昌，臺北醫學大學董事長   　　精準健康是跨領域的醫學專業範疇，需要各方面基礎、臨床跨域人才，以及專家共同參與。透過此書，集結三十個關乎民眾健康的提問，分享給社會大眾，也希望拋磚引玉，加速精準健康的發展與創新。——林建煌，臺北醫學大學校長

心房顫動 檢測進入發燒排行的影片

開發以卷積 神經網路為基礎之心律不整偵測系統並分析資料長度的 效應

為了解決心房顫動 檢測的問題，作者許丞宏 這樣論述：

心律不整為心臟十分常見之疾病，以心房顫動為例，每年約三百萬人被診斷出患有心房顫動，但由於心房顫動可能並無症狀，所以在數字是被低估的。由於心律不整並非一直存在，有時患者不舒服時去醫院檢查，待檢查時又恢復正常，現在可透過穿戴裝置長時間追蹤心電圖，在心律不整發生時能即時發現，如此病患無須在醫院就能初步檢測出有無心律不整。由於心律不整中有些相似波形但並非同樣類型的心律，目前大多數文章並沒有探討資料長度與相似波形對於卷積神經網路模型的影響。本論文使用 Physio Net 中的 Mitdb、 Afdb與 Vfdb三個資料庫中的心律不整資料，抓取九種心律不整類別資料後，將 Mitdb的資料集重新採樣至

250HZ與 Afdb以及 Vfdb相同，並以資料庫本身的標記作為依據切出相對應的心律不整資料，使用 Matlab建置 14層卷積神經網路模型，並分別訓練三秒、五秒、十秒的八類心律不整模型，而後再加入另一個類別的心律不整共九類心律不整， 使用轉移學習來加快訓練速度，共有三種秒數、兩組類別的比較。本篇論文將會討論八種類型的心律不整在三秒、五秒與十秒的卷積神經網路的效果。 在五秒的神經網路模型取得 平均 準確率 99.5%、敏感度 98.2%與特異度 99.7%，在十秒的神經網路模型取得 平均 準確率 99.4%、敏感度 97.9%與特異度 99.6%，而後加入第九個類別後在五秒的神經網路取得 平

均 準確率 99.2%、敏感度 96.6%與特異度 99.5%，而後加入第九個類別後在十秒的神經網路取得平均準確率 98.1%、敏感度 91.9%與特異度98.6%；在此實驗架構下不論九個類別或八個類別，五秒的 卷積 神經網路模型皆優於十秒的 卷積 神經網路模型。 最後使用未參與模型訓練與驗證的資料集以五秒的神經網路模型進行測試，最終取得 91.6%的準確度。在這九種類別心律中本研究所使用的模型除三秒的卷積神經網路模型無法正確分類.以外，五秒與十秒的卷積神經網路模型皆展現不錯的分類能力，而已準確率度等方式對比以外，五秒與十秒的卷積神經網路模型皆展現不錯的分類能力，而已準確率度等方式對比五秒的結

果與十秒的相差無幾，五秒的結果與十秒的相差無幾，但五秒所需的樣本集數量只有十秒的一半數量，以分類這但五秒所需的樣本集數量只有十秒的一半數量，以分類這些種類的心律不整五秒的神經網路模型已然足夠優秀；在研究中，有些相似波型的心律不些種類的心律不整五秒的神經網路模型已然足夠優秀；在研究中，有些相似波型的心律不整會有被混淆的情整會有被混淆的情形，雖然不影響分類的效果，形，雖然不影響分類的效果，但仍有改進模型或研究方法來加以改善的但仍有改進模型或研究方法來加以改善的空間，或許可以先分類出心房與心室的不同心律再進行下一步的分類。空間，或許可以先分類出心房與心室的不同心律再進行下一步的分類。

當張仲景遇上史丹佛：新冠肺炎治癒率100%的名中醫，用科學思維帶你理解經典中醫，遠離病苦

為了解決心房顫動 檢測的問題，作者李宗恩 這樣論述：

　　★當「中醫醫聖張仲景的經典學說」遇上「現代大學史丹佛的科學思維」 　　★中醫經方泰斗倪海廈指定傳人，首度出書 　　★適合中醫愛好者，更值得臨床中醫師和中醫學生閱讀、借鑑！   　　當中醫遇上科學思維、現代瘟疫和急重症， 　　破除你對中醫的迷思和限制性看法， 　　進而善用這古老智慧，不再受疾病之苦。   　　▎中醫偏重養生，無法應付急重症？ 　　▎古老的中醫能對抗現代的新冠病毒？   　　「西醫快速治標，中醫慢慢治本」「西醫治療急性病，中醫治療慢性病」──這樣的想法並不正確。因為，中醫也可以快速有效地治療急症及重症！   　　本書以現代科學方法闡述中醫，輔以實際的臨床案例，系統地帶你認識

中醫的生理學模型及病理學解釋，建構正確的中醫觀念。   　　本書作者原本是純粹的科技人，但父親罹患肝癌徹底改變了他的人生。他開始學習醫學，師承中醫經方大師倪海廈。   　　經過許多臨床驗證，他發現中醫其實是一門嚴謹的科學，臨床效果更遠超過一般人想像。於是，他從一個不懂中醫的人，轉變成中醫的支持者與實踐者，並致力於高科技與醫學的結合。   　　他希望藉由自身的科學背景，解除一般人對中醫的誤解與懷疑，本書便是依據這樣的出發點來寫作，分成三大部分：   　　〈第一部〉從作者特殊且傳奇的經歷切入，並分享以中醫醫治新冠肺炎的心得與觀察，藉此說明中醫的嚴謹與系統性思維。   　　〈第二部〉收錄作者以中醫醫

治的34種急重症與常見病症的臨床醫案，無論是剖析病理或分析用藥思路，都精采好看，時而引人同理，低迴不已。   　　〈第三部〉探討目前中醫面臨的問題、「廢中醫存中藥」等種種中醫怪象，以及回歸臨床的實際治療效果，以實事求是的科學精神，讓更多人認識中醫的實際療效。   本書特色   　　★以現代科學思維闡述中醫，破除現代人對中醫的迷思和限制性看法；同時將艱澀的醫理與用藥思路寫得清楚易懂，有助於想了解中醫、關心健康養生的讀者。   強力推薦   　　李飛飛（史丹佛大學「以人爲本人工智能研究院」共同院長）、李文華（臺灣中國醫藥大學前校長）、張慶瑞（臺灣大學前代理校長）、李克明（《當孔子遇上哈佛》作者）、

王南雷（臺灣創新創業中心首任執行長）   好評推薦   　　◎李博士的旅程象徵古老醫學現代化的挑戰之路，同時也象徵對凡事以科技來定義的現代生活之深刻反思。李博士帶領我們尋求看待中醫和現代科學的全新方式，期許讀者一起參與這趟旅程！──李飛飛（史丹佛大學「以人爲本人工智能研究院」共同院長、史丹佛大學工程學院講座教授、美國國家醫學院及國家工程學院雙院士、人工智能專家）   　　◎李博士是中醫界的「現代張仲景」，我期待不久的將來，他會超越張仲景，為中醫做出巨大的貢獻。這本好書值得學醫的人、健康的人及醫界領導者仔細一讀！──李文華（臺灣中國醫藥大學前校長、美國國家發明家學院院士）   　　◎李博士傳承東

漢張仲景延續至倪海廈的正宗中醫思維，再結合臺大物理系的科學邏輯基礎訓練，經歷史丹佛與矽谷應用科技的淬鍊，中學為體，西學為用，將宏觀醫學與微觀醫學並用。──張慶瑞（臺灣大學前代理校長、臺灣大學特聘教授）   　　◎嚮往中華文化，想一窺中醫奧妙者該讀；想在治標的西醫之外，找到替代方案的中醫師、中醫同好、病人該讀；掌管國家醫療、公衛政策、中醫發展的領導者更應該閱讀！──李克明（《當孔子遇上哈佛》作者、前元大國際資產管理及元大創業投資董事長）   　　◎二○二○年，李博士指導河南通許縣人民醫院，以「西醫檢測，中醫治療」的方針治療新冠肺炎，乃檢證經方中醫效力的明確臨床驗證。很高興他以臨床經驗深入淺出地闡

述經方中醫的觀念及做法，為關心中醫的朋友們編寫了一本極佳的入門書籍。──王南雷（矽谷創業家及新創導師、臺灣創新創業中心首任執行長）

基於人工智慧的臨床12導程心電圖心房顫動檢測

為了解決心房顫動 檢測的問題，作者施行 這樣論述：

本研究顯示一種臨床 12 導程心電圖(ECG)信號處理方法和一個深度學習模型，來識別心房顫動 (Atrial Fibrillation，AF)。由於臨床 12 導程心電圖設備在心房顫動判別的解釋上，仍然存在著很高的偽陽性錯誤率。因此，非常需要開發一種基於人工智慧(Artificial Intelligence，AI)的方法來檢測心房顫動。首先，我們收集了臨床使用的 12 導程心電圖，心電圖設備對其解釋為心房顫動。再經過兩名資深心臟科醫師將收集的心電圖數據集重新的診斷作為標準。第二，我們使用先前實驗室開發的平穩小波變換(Stationary Wavelet Transform，SWT)和獨立成

分分析(Independent Component Analysis，ICA) ，對原始收集的 ECG 數據集，進行去除雜訊處理。第三，我們使用平行卷積神經網路 (Convolutional Neural Network，CNN) 模型，從收集的 ECG 數據集中，正確的篩選出真陽性心房顫動。結果顯示，我們開發的平行卷積神經網路模型，可以針對 571 筆訓練後的心電圖，有效地檢測出心房顫動。基於 88 筆心電圖測試數據集，該模型可以檢測心房顫動，靈敏度(Sensitivity)=98.5%，特異性(Specificity)=80%，精確度(Precision)=94.4%，準確度(Accura

cy)=94.3%，F1-measure=96.2%。總結，本研究與 ECG 設備對心房顫動的解釋相比，本研究中使用的方法，將心房顫動檢測的精確度，從 77% 提高到 94%。相信，本研究中所開發的模型，可以在不久的將來，實現於臨床應用。