##paper.fontSize##:
以心電潘凱圖之權重與幾何分割法辨識心房顫動之研究
最後修改日期: 2019-05-06
摘要
衛福部國健署發佈106年十大死因[1]並統計各類病灶升降趨勢，其中心臟疾病佔第2順位且有逐年攀升，臨床醫師診斷心臟疾病常用心電圖(Electrocardiogram，ECG)，因其具有非侵入式及快速優勢，藉由P波、QRS波及T波分別代表著心臟不同部位電生理變化，透過波形特徵判斷不同的心臟疾病，心房顫動(Artrial Fibrillation，AF)為心臟疾病中，相當常見且嚴重的心律變異疾病，本研究資料庫為MIT-BIH中的“陣發性心房顫動預測的挑戰資料庫”，以潘凱圖（Poincare Plot）做AF心律變異分析，使用權重分割與幾何分割法，開發一個新的判斷方式，準確率可高達89.28%，研究目的除了可用以直接判斷心房顫動患者，協助臨床醫師縮短診斷時間並減少後續醫護資源外；同時也期望不僅能達成直接有效辨識患者，亦以能提前預測患者並預防為目標。
關鍵字：心電圖ECG、心房顫動AF/心房顫動患者PAF、潘凱圖Poincare Plot、權重分割法、幾何分割法