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國立臺灣大學 醫學工程學研究所 王兆麟所指導 蔡易倬的 非銬式運動用血壓計原型 （2020），提出高血壓 醫生 PTT關鍵因素是什麼，來自於血壓計、運動、光體積變化描記法。

而第二篇論文國立交通大學 生醫工程研究所 董蘭榮所指導 胡冠群的 運用機器學習發展之個別化血壓偵測演算法 （2017），提出因為有 血壓、類神經網路、光體積變化掃描圖的重點而找出了 高血壓 醫生 PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了高血壓 醫生 PTT，大家也想知道這些：

非銬式運動用血壓計原型

為了解決高血壓 醫生 PTT的問題，作者蔡易倬 這樣論述：

近年來台灣擁有高血壓的人口越來越多，年齡層也越來越年輕化的趨勢，而諸如血壓及心率的這類生理資訊是跟健康息息相關的，透過密集或規律的量測血壓可以讓自己及醫生對自己生理狀況有更佳的掌握以及更好的診斷依據。市面上有著各式各樣的血壓儀，但是卻還沒有一款專為運動時間測血壓而打造的血壓儀。這些血壓計通常有著巨大的機器外殼或是充氣阻斷血流的臂帶，而它們使用來量測血壓的方法也讓它們不適合作為運動時量測血壓的工具。因此一個能夠連續且能在運動時使用的血壓計是一個還沒被滿足的需求。基於以上所述，本論文使用光學量測的方法來獲取心血管的生理資訊，根據血管的彈性反應來透過兩個光學探頭計算脈波傳遞時間來架構血壓的預測模型

。本論文透過訓練深度學習模型做為預測血壓之模型，只需輸入脈波傳遞時間就能得到一定準確率之估計血壓。希望透過製作出一套新型血壓計的原型系統及流程，提供高血壓患者輕便及可用的運動用血壓計。

運用機器學習發展之個別化血壓偵測演算法

為了解決高血壓 醫生 PTT的問題，作者胡冠群 這樣論述：

量測血壓對於醫生對病患的診斷是個重要的指標，血壓對於我們的生活是息息相關，高血壓會導致心血管疾病，若能及時的發現和治療，能夠有效降低死亡率，現今有許多文獻提出非侵入式連續量測血壓的方式，但大多都不是針對個人的生理狀況去作量測，又或者使用較貴重的儀器ECG去作量測。大部分文獻是使用大量化資料建立血壓推估模型，並不能有效套用在每一位受測者身上，且我們也發現採用非線性的類神經網路效果比線性推估效果來的好，且根據不同參數比較發現使用四種參數(脈搏波傳遞時間、收縮期波峰和舒張期波峰的時間差、舒張期時間和光電容積脈搏波強度比)，再根據不同時間周期更新發現使用四天為更新周期最有效果，本論文提出使用機器學習

個別化的血壓偵測演算法，根據每個人的生理狀況建立一個個人化的類神經網路模型，採用非線性的方式推估血壓更能有效的偵測血壓，我們使用兩個PPG感測器來獲取所需的生理參數，並且隨時更新所使用的類神經網路訓練資料。本論文針對三位受測者進行長期的血壓量測，並套用本論文的演算法皆得到良好的推估血壓效果，從參考文獻所推估的舒張壓和收縮壓誤差(9.64%、8.06%和14.82%、14.62%)透過本論文演算法下降到4.68%和2.93%且沒有一天的血壓誤差值超過10%。

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