I-Shou University Institutional Repository:Item 987654321/21669

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(1)無線可穿戴式早發性退化性關節炎診斷帶之分析研製. Development of a wireless wearable strap for diagnosis of early degenerative arthritis. 研究生:陳建彰撰指導教授:王家鍾博士. 義守大學生物醫學工程學系碩士班碩士論文. A Thesis Submitted to Department of Biomedical Engineering I-Shou University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering in Biomedical Engineering. July,2017 Kaohsiung, Taiwan, Republic of China. 中華民國一 O 六年七月.

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(3) 致謝首先誠摯感謝我的指導教授王家鍾博士，在我大三進到生醫電子實驗室開始一直到碩士畢業的指導與照顧，讓我學習到生醫電子領域的種種知識及醫工方面之宏觀，在這個領域上硬體與軟體方面老師不吝嗇的指導，使我在各方面上都有大幅的成長，受益良多；也謝謝系上所有老師在這幾年裡的教導與照顧。同時感謝在碩士班兩年內幫助過我的學長: 永宏、家豐，同學及學弟妹們:岳庭、佑恆、振揚、育廷、信諺、詩瑀、冠樺、的幫忙。因為有你們的幫助讓我在實驗研究過程中以及口試得以順利完成。最後，僅以本論文獻給我最摯愛的家人，在學習的過程中無怨無悔的付出及支持和鼓勵，才能讓我順利完成碩士學業。. 陳建彰謹誌於義守大學醫工系(所) 碩士班中華民國一 O 六年七月. I.

(4) 中文摘要膝關節是人體中最容易受到傷害和老化的關節，一旦產生病變，就會造成膝部疼痛，終至無法行走。因此，如何儘早診斷出初期的退化性膝關節炎並加以預防惡化，以及如何抑制退化性膝關節炎患者的疼痛並加以改善生活品質，就顯得格外重要及具價值性。本論文改良先前之非侵入式無線多通道膝關節量測診斷系統，將穿戴式概念融入其中。該系統能夠同時量測三部位的振動訊號(包含外側髁突、髕骨中央、內側髁突)，為驗證該系統的可行性，已與義大醫院骨科部完成125例人體試驗，包括Control組(N=29)、OA組(N=96) (又分為Group 1：All，Group 2：OA-I，Group 3：OA-II，及Group 4：OA-III~Ⅴ)，並進行主動擺動、被動擺動、上下階梯、正常行走、及雙腳交互蹲立五種試驗。本論文分別以經驗模態分解法(EMD)、總體經驗模態分解法 (EEMD)(分別加入雜訊20、100、300次)、及樣本熵方法(SampEn)來對膝關節振動訊號進行分析，並統計觀察所分離的特徵參數--包括本質模態函數(IMF)的平均頻率和能量百分比、及樣本熵值，是否可作為判斷受測者膝關節是否已有退化現象，並進一步期盼是否可作為定量退化程度的指標。 EMD 分析結果顯示，OA 各組和 Control 組的振動訊號之間，有多個 IMFs 之能量百分比存在顯著差異，例如：Groups 1、2 及 3 之受試者在 II.

(5) 被動擺動時由外側髁突所測得振動訊號的 IMF2 之能量百分比 (0.669±0.162%，0.659±0.149%，0.719±0.170%)均顯著大於 Control 組 (0.590±0.100%)(all p<0.05)。EEMD 分析結果顯示，OA 各組和 Control 組的振動訊號之間，也有多個 IMFs 之能量百分比有顯著差異存在，例如： Groups 1、2、3、及 4 在上下階梯時由外側髁突所測得的振動訊號，經由 EEMD 加入 300 次雜訊運算後，所得到 IMF3 之能量百分比(0.431±0.109%， 0.426±0.094% ， 0.434±0.109% ， 0.469±0.161%) 均顯著大於 Control 組 (0.374±0.070%)(all p<0.05)。SampEn 分析結果顯示，OA 各組和 Control 組之振動訊號值有顯著差異，例如：Groups 1、2、3、及 4 在被動擺動時由內側髁突所測得的振動訊號之 SampEn 值(0.544±0.205，0.560±0.127， 0.496±0.214 ， 0.415±0.234) 均顯著小於 Control 值 (0.622±0.164)(all p<0.05)。本論文已完成無線穿戴式退化性關節炎量測裝置與系統，又發現可以利用經驗模態組、總體經驗模態組及樣本熵方法，來獲得振動訊號某些IMFs的能量百分比及樣本熵值，並可依據這些特徵參數，能有效判斷膝關節是否正常或已有退化現象。. 關鍵詞：退化性關節炎、振動訊號、膝關節、經驗模態分解法、總體經驗模態分解法、樣本熵 III.

(6) Abstract Knee joints are the most vulnerable and the most easily aging joints in the human body. Once the knee joints are mal-functional, they may cause knee pain, and no longer support to walk. Therefore, it is particularly important and valuable to diagnose early degenerative knee arthritis and to prevent deterioration. Thus, the purpose of the thesis was to improve a previous wireless and wearable measurement system developed by our laboratory for non-invasive detection of osteoarthritis (OA) of knee joints. The system can simultaneously measure three parts of the vibroarthrographic signal (include Lateral condyle, Mid-patella, and Medial condyle). To validate its feasibility of the measurement system, the study recruited 125 subjects including 29 control participants and 96 OA patients (Group 1: all OA subjects, Group 2: OA-I, Group 3: OA-II, and Group 4: OA-III~IV) in the Department of Orthopedics, E-Da Hospital. Those subjects were asked to perform the active and the passive swings, the step-forward and –backward motions, the walking movement,. and. the. squatting. movement.. The. Empirical. Mode. Decomposition (EMD), Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), and Sample Entropy (SampEn) methods were employed to analyze the vibroarthrographic. signals,. and. statistically. observe. the. separated. characteristic parameters. These parameters, including the mean frequency and the energy percent of intrinsic mode functions (IMF), and the calculated value of SampEn can be used as indicators of the degree of quantitative degradation in OA knee joints. In the EMD analysis, significant differences generally existed in the IV.

(7) energy percentage of several IMFs of vibroarthrographic signals between the individual OA groups and the control group.. For example, the energy. percentage of IMF2 of vibroarthrographic signals recorded on the Lateral condyle during the passive swing in Groups 1, 2 and 3 (0.669 ± 0.162%, 0.659 ± 0.149%, and 0.719 ± 0.170%) is significantly greater than that (0.590±0.100%) in the control group (all p<0.05). In the EEMD analysis, we found that the energy percentage of several IMFs of vibroarthrographic signals in the individual OA groups differed from that in the control group significantly. For instance, by applying the EEMD with 300 noise-adding operations,. we. found. that. the. energy. percentage. of. IMF3. of. vibroarthrographic signals recorded on the Lateral condyle during the step-forward and –backward motion in Groups 1, 2, 3 and 4 (0.431 ± 0.109%, 0.426 ±0.094%, 0.434 ± 0.109%, 0.469±0.161%) is significantly larger than that (0.374±0.070%) in the control group (all p<0.05). In the SampEn analysis, the SampEn values of the vibration signals were significantly different between the individual OA groups and the control group, especially for the vibration signals recorded on the position of the Medial condyle. For the vibration signals recorded on the Medial condyle during the passive swing, the SampEn values in the Groups 1, 2, 3 and 4 (0.544 ± 0.205, 0.560 ± 0.127, 0.496 ± 0.214, 0.415 ± 0.234) are significantly less than that (0.622±0.164) in the control group (all p<0.05). In summary, a wireless and wearable measurement system is improved in the thesis. The energy percent of several IMFs of vibroarthrographic signals by both the EMD and EEMD, and the SampEn value by the sample entropy are useful indicators that may be applied to distinguish the control V.

(8) from the OA knee joints. Keywords: Osteoarthritis (OA), Vibration Signal, Knee Joint, Empirical Mode Decomposition (EMD), Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), Sample Entropy. VI.

(9) 目錄致謝 ................................................................................................................................ I 中文摘要 ...................................................................................................................... II Abstract ........................................................................................................................ IV 目錄 ........................................................................................................................... VII 圖目錄 .......................................................................................................................... X 表目錄 ....................................................................................................................... XII 第一章、緒論 ............................................................................................................... 1 1-1 前言 ............................................................................................................................. 1 1-2、文獻探討 .................................................................................................................. 6 1-3、研究動機與目的 ...................................................................................................... 8 1-4、論文架構 .................................................................................................................. 9 第二章、無線穿戴式膝關節振動訊號測量系統之建立 ......................................... 10 2-1、無線穿戴式測量膝關節振動訊號系統之架構 .................................................... 10 2-2、膝關節振動訊號感測之設計 ................................................................................ 12 2-2-1、AD620AN 儀表放大器................................................................................... 15 2-3、膝關節振動訊號感測裝置之研製 ........................................................................ 19 2-4、膝關節振動訊號之量測 ........................................................................................ 22 第三章、義大醫院人體臨床試驗設計及訊號分析方法 ......................................... 23 3-1、臨床試驗設計 ........................................................................................................ 23 3-1-1、受試者資料及 X 光等級分佈 ........................................................................ 23 3-1-2、動作試驗之設計 ............................................................................................. 25 3-2、從膝關節振動訊號中分析各項軟骨病變特徵參數 ............................................ 27 3-2-1、膝關節振動訊號之分析方法 ......................................................................... 27 3-2-2、膝關節軟骨退化之診斷流程 ......................................................................... 34 3-2-3、統計分析方法 ................................................................................................. 35 VII.

(10) 第四章、結果 ............................................................................................................. 36 4-1、完成無線穿戴式退化性膝關節量測裝置與系統 ................................................ 36 4-2、人體受試者之基本資料分析結果 ........................................................................ 38 4-3、膝關節振動訊號之量測結果 ................................................................................ 39 4-4、膝關節振動訊號之分析結果 ................................................................................ 42 4-4-1、無身體負重之主動擺動 EMD、EEMD 分析結果 ....................................... 46 4-4-2、無身體負重之被動擺動 EMD、EEMD 分析結果 ....................................... 63 4-4-3、具身體負重之上下階梯 EMD、EEMD 分析結果 ....................................... 80 4-4-4、具身體負重之正常行走 EMD、EEMD 分析結果 ....................................... 97 4-4-5、具身體負重之雙腳交互蹲立 EMD、EEMD 分析結果 ............................. 114 4-4-6、無身體負重之主動擺動 SampEn 分析比較結果........................................ 131 4-4-7、無身體負重之被動擺動 SampEn 分析結果................................................ 132 4-4-8、無身體負重之上下階梯 SampEn 分析結果................................................ 133 4-4-9、無身體負重之正常行走 SampEn 分析結果................................................ 135 4-4-10、無身體負重之雙腳蹲立 SampEn 分析結果.............................................. 136 4-4-11、無身體負重之主動擺動 SPSS 統計結果 .................................................. 138 4-4-12、無身體負重之被動擺動 SPSS 統計結果 .................................................. 142 4-4-13、具身體負重之上下階梯 SPSS 統計結果 .................................................. 146 4-4-14、具身體負重之正常行走 SPSS 統計結果 .................................................. 150 4-4-15、具身體負重之雙腳交互蹲立 SPSS 統計結果 .......................................... 154 4-4-16、Sample Entropy 分析之 SPSS 統計結果 ................................................... 158 第五章、討論 ........................................................................................................... 168 5-1、有無身體負重之試驗動作討論 .......................................................................... 168 5-2、感測外側髁突、髕骨中央及內側髁突三處之討論 .......................................... 169 5-3、EMD 與 EEMD 分析討論 ................................................................................... 169 5-4、SampEn 分析討論................................................................................................ 170 第六章、結論及未來展望 ....................................................................................... 172 VIII.

(11) 6-1、結論 ...................................................................................................................... 172 6-2、未來展望 .............................................................................................................. 173 參考文獻 ................................................................................................................... 174 個人自述 ................................................................................................................... 178. IX.

(12) 圖目錄圖圖圖圖圖圖圖. 1- 1、65 歲以上老年人口推估 ...................................................................................... 1 1-2、65 歲以上人口成長推估趨勢 ............................................................................... 2 1-3、臨床上常見的關節病變檢測方法 ........................................................................ 4 1-4、退化性關節炎之示意圖 ........................................................................................ 5 2-1、無線穿戴式測量膝關節振動訊號之系統架構 .................................................. 10 2-2、無線穿戴式測量膝關節振動訊號之概念 ...........................................................11 2-3、非侵入性無線穿戴式測量膝關節振動訊號系統 .............................................. 12. 圖圖圖圖圖圖. 2-4、膝關節振動訊號之加速規元件正面(左)；側面(右)......................................... 13 2-5、膝關節振動訊號之感測模組組成 ...................................................................... 14 2-6、膝關節振動訊號感測模組之單組電路 .............................................................. 14 2-7、生理訊號擷取裝置(左)；無線傳輸模組(右) .................................................... 16 2-8、將量測訊號擷取輸入至個人電腦進行分析 ...................................................... 18. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 2-13、三個加速規感測元件擺放位置 ........................................................................ 22 3-1、臨床試驗的操作流程圖 ...................................................................................... 24 3-2、主動擺動及被動擺動之模擬圖 .......................................................................... 25 3-3、上下階梯之模擬圖 .............................................................................................. 26 3-4、正常行走之模擬圖 .............................................................................................. 26 3-5、雙腳交互蹲立之模擬圖 ...................................................................................... 27 3-6、VAG 模擬訊號 ..................................................................................................... 29 3-7、極大值包絡線 ...................................................................................................... 29 3-8、極小值包絡線 ...................................................................................................... 30 3-9、平均值包絡線 ...................................................................................................... 30. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 3-10、R2(a)分量 ........................................................................................................... 30 3-11、EEMD 流程圖 .................................................................................................... 32 3-12、膝關節軟骨病變之診斷流程 ............................................................................ 34 4-1、第三代退化性膝關節量測裝置內部電路 .......................................................... 36 4-2、第三代退化性膝關節量測裝置之實體圖 .......................................................... 36 4-3、無線式膝關節振動訊號量測系統 ...................................................................... 37 4-4、正常者與具 OA 的患者主動擺動時之訊號記錄 .............................................. 39 4-5、正常者與具 OA 的患者被動擺動時之訊號記錄 .............................................. 40 4-6、正常者與具 OA 的患者上下階梯時之訊號記錄 .............................................. 40. 2-9、第一代有線式膝關節振動測量裝置 .................................................................. 19 圖 2-10、第一代膝關節聲音之麥克風感測元件 ............................................................ 19 圖 2-11、第二代無線式膝關節振動測量系統 ................................................................ 20 圖 2-12、測量受測者行走時之實際圖 ............................................................................ 21. 圖 4-7、正常者與具 OA 的患者正常行走時之訊號記錄 .............................................. 41 X.

(13) 圖 4-8、正常者與具 OA 的患者雙腳彎曲時之訊號記錄 .............................................. 41 圖 4-9、膝關節外側髁突振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數 ................................... 43 圖 4-10、髕骨中央振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數 ............................................. 44 圖 4-11、內側髁突振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數 ............................................. 45 圖 4-12、外側髁突，髕骨中央，內側髁突主動擺動在 .............................................. 132 圖 4-13、外側髁突，髕骨中央，內側髁突被動擺動在 .............................................. 133 圖 4-14、外側髁突，髕骨中央，內側髁突上下階梯在 SampEn 分析後之長條圖 .. 134 圖 4-15、外側髁突，髕骨中央，內側髁突正常行走在 .............................................. 136 圖 4-16、外側髁突，髕骨中央，內側髁突雙腳蹲立 .................................................. 137 圖圖圖圖圖. 4-17、主動擺動之 SigmaPlot 圖 ............................................................................... 160 4-18、被動擺動之 SigmaPlot 圖 ............................................................................... 161 4-19、上下階梯 SigmaPlot 圖 ................................................................................... 163 4-20、正常行走之 SigmaPlot 圖 ............................................................................... 165 4-21、為雙腳交互蹲立之 SigmaPlot 圖 ................................................................... 167. XI.

(14) 表目錄表 2-1、加速規元件之規格特性 ........................................... 13 表 2-2、AD620AN 之規格特性 ............................................. 15 表 2-3、MP-150 之規格與功能說明 ........................................ 16 表 2-4、ZigBee 無線傳輸平台之規格 ...................................... 17 表 3-1、經驗模組分解之分解流程表 ................................... 31 表 4-1、受測者的人數表及平均年齡 ....................................... 38 表 4-2、外側髁突主動擺動 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ............ 46 表 4-3、外側髁突主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ......... 48 表 4-4、外側髁突主動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 49 表 4-5、外側髁突主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 50 表 4-6、髕骨中央主動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 .......... 52 表 4-7、髕骨中央主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ......... 53 表 4-8、髕骨中央主動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05，具有顯著差異*) ...................................................... 54 表 4-9、髕骨中央主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05，具有顯著差異*) .................................................... 56 表 4-10、內側髁突主動擺動 IMF1~IMF8 能量百分比平均值±標準差 ............. 57 表 4-11、內側髁突主動擺動 IMF9~IMF16 能量百分比平均值±標準差 ............ 58 表 4-12、內側髁突主動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 60 表 4-13、內側髁突主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 61 表 4-14、外側髁突被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ......... 63 表 4-15、外側髁突被動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ........ 65 表 4-16、外側髁突被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 66 表 4-17、外側髁突被動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 67 表 4-18、髕骨中央被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ......... 69 表 4-19、髕骨中央被動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ........ 70 表 4-20、髕骨中央被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 71 表 4-21、髕骨中央被動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 73 XII.

(15) 表 4-22、內側髁突被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ......... 74 表 4-23、內側髁突被動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ........ 75 表 4-24、內側髁突被動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 77 表 4-25、內側髁突被動擺動在 IMF8~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 78 表 4-26、外側髁突上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ......... 80 表 4-27、外側髁突上下階梯在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ........ 82 表 4-28、外側髁突上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 83 表 4-29、外側髁突上下階梯在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 84 表 4-30、髕骨中央上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 ......... 86 表 4-31、髕骨中央上下階梯在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 ........ 87 表 4-32、髕骨中央上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 88 表 4-33、髕骨中央上下階梯在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................... 90 表 4-34、內側髁突上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ...................... 91 表 4-35、內側髁突上下階梯在 IMF~IMF16 之能量百分比 ...................... 92 表 4-36、內側髁突上下階梯在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ..................................................... 94 表 4-37、內側髁突上下階梯在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05，具有顯著差異) ..................................................... 95 表 4-38、外側髁突正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ...................... 97 表 4-39、外側髁突正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 ..................... 99 表 4-40、外側髁突正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .................................................... 100 表 4-41、外側髁突正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05，具有顯著差異) .................................................... 101 表 4-42、髕骨中央正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ..................... 103 表 4-43、髕骨中央正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 .................... 104 表 4-44、髕骨中央正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .................................................... 105 表 4-45、髕骨中央正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05，具有顯著差異) .................................................... 107 表 4-46、內側髁突正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ..................... 108 表 4-47、內側髁突正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 .................... 109 XIII.

(16) 表 4-48、內側髁突正常行走在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .................................................... 111 表 4-49、內側髁突正常行走在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .................................................. 112 表 4-50、外側髁突雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ................. 114 表 4-51、外側髁突雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 ................ 116 表 4-52、外側髁突雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................ 117 表 4-53、外側髁突雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .............................................. 118 表 4-54、髕骨中央雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ................. 120 表 4-55、髕骨中央雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 ................ 121 表 4-56、髕骨中央雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................ 122 表 4-57、髕骨中央雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .............................................. 124 表 4-58、內側髁突雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 ................. 125 表 4-59、內側髁突雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 ................ 126 表 4-60、內側髁突雙腳交互蹲立在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) ................................................ 128 表 4-61、內側髁突雙腳交互蹲立在 IMF9~IMF16 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) .............................................. 129 表 4-62、外側髁突，髕骨中央，內側髁突主動擺動在 SampEn 分析之平均值±標準誤差 ....................................................... 131 表 4-63、外側髁突，髕骨中央，內側髁突主動擺動在 SampEn ................ 131 表 4-64、外側髁突，髕骨中央，內側髁突被動擺動在 SampEn 分析之平均值±標準誤差 ....................................................... 132 表 4-65、外側髁突，髕骨中央，內側髁突被動擺動在 SampEn ................ 133 表 4-66、外側髁突，髕骨中央，內側髁突上下階梯在 SampEn 分析之平均值±標準誤差 ....................................................... 134 表 4-67、外側髁突，髕骨中央，內側髁突上下階梯在 SampEn ................ 134 表 4-68、外側髁突，髕骨中央，內側髁突正常行走在 SampEn 分析之平均值±標準誤差 ....................................................... 135 表 4-69、外側髁突，髕骨中央，內側髁突正常行走在 SampEn ................ 135 表 4-70、外側髁突，髕骨中央，內側髁突正常行走在 SampEn 分析之平均值±標準誤差 ....................................................... 136 表 4-71、外側髁突，髕骨中央，內側髁突雙腳蹲立在 SampEn 分析後之 t-test(p<0.05，具有顯著差異) ............................................ 137 XIV.

(17) 表 4-72、主動擺動外側髁突 IMF5 所做出之描述性統計量及 ANOVA ............ 138 表 4-73、主動擺動髕骨中央 IMF15 所出之描述性統計量及 ANOVA ............. 139 表 4-74、主動擺動內側髁突 IMF7 所出之描述性統計量及 ANOVA。 ............ 141 表 4-75、被動擺動外側髁突 IMF1 所做出之描述性統計量及 ANOVA ............ 142 表 4-76、被動擺動髕骨中央 IMF1 所出之描述性統計量及 ANOVA .............. 143 表 4-77、被動擺動內側髁突 IMF1 所出之描述性統計量及 ANOVA .............. 145 表 4-78、上下階梯外側髁突 IMF3 所做出之描述性統計量及 ANOVA ............ 146 表 4-79、上下階梯髕骨中央 IMF3 所出之描述性統計量及 ANOVA .............. 147 表 4-80、上下階梯內側髁突 IMF3 所出之描述性統計量及 ANOVA .............. 148 表 4-81、正常行走外側髁突 IMF10 所做出之描述性統計量及 ANOVA ........... 150 表 4-82、正常行走髕骨中央 IMF10 所出之描述性統計量及 ANOVA ............. 151 表 4-83、正常行走內側髁突 IMF10 所出之描述性統計量及 ANOVA ............. 152 表 4-84、雙腳交互蹲立外側髁突 IMF3 所做出之描述性統計量 ................ 154 表 4-85、雙腳交互蹲立髕骨中央 IMF3 所出之描述性統計量 .................. 155 表 4-86、雙腳交互蹲立內側髁突 IMF3 所出之描述性統計量 .................. 157 表 4-87、主動擺動之 SPSS 統計 .......................................... 158 表 4-88、被動擺動之 SPSS 統計 .......................................... 160 表 4-89、上下階梯之 SPSS 統計 .......................................... 162 表 4-90、為正常行走之 SPSS 統計 ........................................ 163 表 4-91、為雙腳交互蹲立之 SPSS 統計 .................................... 165 表 5-1、EMD、EEMD vs 次數、IMF energy %之 t-test ....................... 169 表 5-2、SampEn 值在不同動作、組別、位置之整理 ......................... 170. XV.

(18) 第一章、緒論 1-1 前言依據國家發展委員會資料指出，由於我國醫療環境水平提升使得國人的平均壽命延長，但因生育率下降、少子化的衝擊、經濟方面考量…等因素間接導致台灣人口結構走向老年人口多、幼年人口少的情況。依國際上常用之定義，以 65 歲以上老年人口比率做為標準，老年人口比率佔總人口數 7%就是高齡化社會（Ageing）的人口結構；佔總人口數 14%就是高齡社會（Aged）之人口結構；佔總人口數 20% 就是超高齡化社會（Super-aged）。. 圖 1- 1、65 歲以上老年人口推估依國家發展委員會之資料顯示，我國於民國 82 年時 65 歲以上老年人口佔總人口比率達 7.1% (如圖 1-1)，故台灣明顯地已進入了高齡 1.

(19) 化社會，預計於民國 107 年會達到 14.6%進入到高齡社會的人口結構，更推估於民國 150 年左右 65 歲以上老年人口數將大幅增加； 80 歲以上人口占老年人口之比率將大幅上升至 41.4% [1]。圖 1-2 是台灣 65 歲以上人口成長推計趨勢圖，民國 94 年 65 歲以上老年人口數已達 200 萬以上，民國 105 年老年人口更達 311 萬人[2]。. 圖 1-2、65 歲以上人口成長推估趨勢如前文提及，台灣人口的平均壽命延長，許多慢性疾病也隨之而來，退化性關節炎（Osteoarthritis，OA）就是常見的疾病。而膝關節是人體中最大關節之一，最容易受到傷害和最容易老化的關節，一旦產生病變，就會造成膝部疼痛，終至無法行走。其中25%女性及15% 男性將會罹患退化性關節炎。從骨科門診的疾病分析資料中顯示，有三分之二的骨科病患是與膝關節的退化或病變有關，臨床上以非類固醇類止痛藥處方解除疼痛為首要治療目標。因此，如何儘早診斷出初期的退化性膝關節炎並加以預防惡化，以及如何抑制退化性膝關節炎患者的疼痛並加以改善生活品質，就顯得格外重要及具價值性[3-7]。 2.

(20) 在2010年，三軍總醫院統計出台灣因退化性關節炎就醫人口達 290萬人，換句話說每10位國人就有一位患有退化性關節炎；以年齡的統計中50歲以上佔有5成，65歲以上發生率成達到8成之高，在如此高盛行率的結果，國內醫療資源、社會資源與家庭個人支出有明顯的增加，而因為罹患退化性關節炎而喪失工作或減少社會人力資源。同時，也間接對整個社會上造成不少損失[8]。因此，已開發國家要面對人口逐漸老化的趨勢，對退化性關節炎的了解，提出有效之治療方法是十分重要的課題。退化性關節炎發生率及嚴重率會隨著年齡成長，其危險因子也包含女性、肥胖、職業、創傷等。如圖1-3所示，在骨科臨床上所用之檢測與評估關節病變的常見方法。其中，在利用關節鏡進行檢查時，需進行麻醉、手術中仍具危險性與風險性，但可將所抽取的關節液進行生化檢驗[9,10]，而該方法屬於侵入性；亦或是利用精密且低（非）侵入性的方法，如X光造影[11]、核磁共振（Magnetic resonance imaging, MRI）[9,11]、電腦斷層攝影（Computerized tomography, CT）[11,12]。但MRI及CT在檢測上價格昂貴與耗時在長期觀察及重複性的檢驗較不適當。在現今臨床上，X光檢測為常用且方便的檢查方式，但對於早期退化性關節炎及軟骨病變的評估及診斷上尚缺乏有效性及準確性。. 3.

(21) Invasive Joint fluid detection. Blood test. Arthroscopic detection. MRI. expensive CT. common. 檢測膝關節退化之方法. X-ray. 圖 1-3、臨床上常見的關節病變檢測方法. 我們以在臨床上最常見的X光造影而言，此方法依照其嚴重程度分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ及Ⅴ的5個等級；等級越高者代表軟骨耗損越嚴重[13]，在退化的初期關節軟骨只有輕微的發炎，X光上較難看出其徵兆；當進入到Ⅱ、Ⅲ期，關節的外觀會變的不規則，發炎處隆起，有骨刺以及關節腔變窄等症狀發生。在最嚴重的第Ⅳ、Ⅴ期，膝關節軟骨會逐漸裂開，關節腔變形，在這個階段的關節活動已是骨頭碰骨頭的情況。圖1-4為退化性關節炎之示意圖。. 4.

(22) 圖 1-4、退化性關節炎之示意圖[14] 先前研究指出膝關節活動時，會因為骨頭與骨頭的摩擦而產生振動訊號並發出聲音，此訊號在研究上已被證實為早期退化性關節炎的有效指標。關節振動測量技術(Vibration arthrometry，VAM)是一種非侵入的量測方式，可以診斷關節粗糙度、軟化、破裂、或關節軟骨表面的潤滑程度等相關資訊。此技術可分離出該振動訊號的特徵值，更可對膝關節的病變程度做出即時的評估。由先前的研究得知，此技術可檢測出關節軟骨的情況，所以研製出一套簡易式的早期臨床檢測工具[15-20]，有其必要性。. 5.

(23) 1-2、文獻探討膝關節在活動時會產生聲音、振動訊號，利用關節振動量測技術能擷取到的訊號稱為 VAG 訊號(Vibroarthrographic signal)，文獻中，量測 VAG 訊號的方式通常是使用電子式聽診器來感測膝關節聲音，但是礙於硬體有線的設計，往往在動作設計上受到很大的限制，也無法進行實際的模擬量測，所以此試驗的動作主要是主動擺動及被動擺動居多。由文獻得知，膝關節振動訊號的分析多以訊號的變異性、振幅發生機率、時域及頻域方面的歸納，例如 2009 年 R.M. Rangayyan 和 Yunfeng Wu 以訊號變異性的方式選出特徵參數，該方法是設定一個閾值，當訊號的振幅超過所設定的閾值就記錄下來，是以計數(Turns count)的方式記錄，另外將訊號分為前(伸展)後(彎曲)半部做分析，此一方法的結果較完整訊號進行分析時為佳，原因是因為膝關節行伸展動作時負重漸漸增加，反之彎曲時負重則減少，所以該研究認為伸展時的訊號比彎曲的訊號更有判讀訊息，最後以 RBFN 類神經網路當作分類器，對於正常及異常的振動訊號，最佳的篩選率高達 91.74%[21]。 2010 年，由同一團隊所提出，以機率密度函數( (Probability density functions，PDFs)的方式對正常及異常的 VAG 訊號進行篩選評估，這個方式可以避免繁複的訊號切割和複雜的計算，但篩選率下修至 6.

(24) 83.22%[22]。 2010 年由 KeoSik Kim 等人提出，將受試者分為正常組、OA 組及其他骨科疾病 3 組，動作部分除了以坐姿的主動擺動外，並加入具有身體負重蹲立動作；該研究提及在進行量測時，測試動作活動的速度可能影響到訊號[23]，所以他們利用動態時間校正技術（Dynamic time warping，DTW），將訊號校正為 2 秒一個 cycle，進行時域分析 [24]。國內對於退化性關節炎的相關研究主要以台灣大學醫學院骨科部江清泉教授為最，自 1992 年至今江教授針對各種膝關節疾病多所研究[25,26]。本文研究延續本實驗室之「林裕民，無線式多通道膝關節振動訊號擷取系統之研製與訊號分析，2012」、「湯雅茗，膝關節振動訊號無線測量系統之開發與膝關節退化性程度之分析，2014」以及「張家豐，以非侵入性無線可穿戴式技術診斷退化性膝關節炎， 2016 」論文的相關研究，以切割頻段之方法對不同動作試驗的關節振動訊號進行分析。. 7.

(25) 1-3、研究動機與目的由於先前的文獻中具有多項缺點，例如，因為感測端及檢測儀器皆為有線設備，受試者會受到牽絆無法自由的進行檢測之相關動作，欠缺實際情境的動態即時反應，無法進行長時間的監測；由於膝關節振動訊號是屬於非固定型且含有多重能量成份的信號，若依傳統的分析技術無法完全勝任，故須開發新的演算法來找出較可靠的特徵值來判定病灶。未能達到即時診斷早期膝關節的退化程度，故不符合臨床之實際需要。基於上述之缺失，本論文目的為：擬利用非侵入性膝關節振動測量技術，以無線感測方式測量受測者的膝關節，在實際身體負重下之關節外側髁突、髕骨中央以及內側髁突之動態振動訊號所量取之振動訊號，並透過經驗模態分解法( Empirical Mode Decomposition，EMD)、總體經驗模組分解法 (Ensemble Empirical Mode Decomposition ， EEMD)、及樣本熵(Sample Entropy，SampEn)的運算技術，找出適合於臨床應用的特徵指標，發展出一套無線式即時診斷早期退化性膝關節炎之評估系統。. 8.

(26) 1-4、論文架構本論文共分為六個章節。  第一章為緒論，內容為退化性關節炎病變的相關背景、文獻回顧、臨床上的檢測方法以及本論文的研究動機與目的。  第二章是無線穿戴式早發性退化性膝關節測量系統之建立，說明了本實驗室自行開發與硬軟體系統相關架構、設計、研製改良以及量測。  第三章是與義大醫院合作的人體臨床試驗及訊號分析方法，提及了試驗流程和振動訊號的分析方法。  第四章是結果，涵蓋系統、試驗以及振動訊號的分析結果。  第五章是討論，針對量取振動訊號系統、試驗過程還有數據分析結果進行討論。  第六章是結論及未來展望，是對本論文研究作出一個簡單的總結及未來期許。. 9.

(27) 第二章、無線穿戴式膝關節振動訊號測量系統之建立 2-1、無線穿戴式測量膝關節振動訊號系統之架構本論文以非侵入無線方式量測受測者膝關節的振動訊號，所建立的測量系統架構與概念，分別如圖 2-1、圖 2-2 所示。. 圖 2-1、無線穿戴式測量膝關節振動訊號之系統架構. 10.

(28) 圖 2-2、無線穿戴式測量膝關節振動訊號之概念. 本系統包含傳感與無線射頻發射模組(Sensing & Transmitter modules)、無線射頻接收模組(Receiver modules)、以及個人電腦三部分。傳感與無線射頻發射模組由三組振動感測模組分別用來感測膝關節在動態的活動測試時，外側髁突、髕骨中央及內側髁突三點所產生之振動訊號，無線發射模組以及電源控制(含電池)所構成。透過無線傳輸模組(ZigBee)將感測出之類比訊號轉換成數位訊號，經處理後發射出去。由於前文所述，裝置製作概念源自於護膝的外型，因此將傳感與發射模組護膝固定於彈性束帶之上，裝置及模組會與受試者接觸，因保護受試者安全設計了電源控制。接收端會將 ZigBee 無線傳輸所收到的類比訊號轉換成數位訊號，之後經由標準的序列傳輸協定 (RS-232)送至電腦端，將訊號以 Matlab 軟體來執行濾波及分析，利用不同之分析法求出特徵值，以便提供臨床上判斷及應用。. 11.

(29) 2-2、膝關節振動訊號感測之設計本論文使用的系統是由實驗室開發的非侵入性無線式膝關節振動訊號系統，如圖 2-3 所示。主體架構有四個部分：(1)膝關節振動訊號感測裝置、(2)Zigbee 無線傳輸平台、(3)Biopac 生理訊號量測設備、及(4)個人電腦。. 圖 2-3、非侵入性無線穿戴式測量膝關節振動訊號系統 (1) 膝關節振動訊號模組：同步感測受測者膝關節外側髁突(Lateral condyle)、髕骨中央 (Mid-patella)及內側髁突(Medial condyle)之振動訊號，一共設計了三組膝關節類比振動訊號感測模組，如圖 2-5 所示。每一個振動訊號感測模組各具有一加速規元件(352C22, PCB Piezotronics Inc., NY, USA)，其特性如表 2-1 所示，量測時分別放置於外內側髁突、髕骨中央，主要為感測動作時所產生之振動訊號，該訊號先通過一階高通濾波器，濾掉低頻雜訊，例如：電源本身的雜訊(約 60Hz)，再經由儀表放大器 (AD620)將振動訊號加以放大，但為了儀表放大器操作的穩定性，我 12.

(30) 們額外加了一個三端可調式電流源 IC(Three Terminal Adjustable Current Sources IC) LM334，本論文將其中兩端跨接 100Ω的電阻，使儀表放大器之供應電源穩定於 9V，以避免訊號失真。然而，儀表放大器部分我們設計一個可變電阻 VR 調整訊號至最佳的放大倍率，最後，將輸出訊號傳遞至類比轉數位轉換器(BioPac)，將膝關節振動類比訊號轉換成數位訊號，以利後端訊號分析與處理。. 圖 2-4、膝關節振動訊號之加速規元件正面(左)；側面(右). 表 2-1、加速規元件之規格特性 352C22 單軸加速度規靈敏度. 1.0mV/（m/S²）（±15％）. 測量範圍. ±4900m/S². 工作溫度範圍. -54 至+121℃. 頻率範圍. 1.0〜10000 赫茲（±5％） 13.

(31) 圖 2-5、膝關節振動訊號之感測模組組成. output. Vibration Sensor. 圖 2-6、膝關節振動訊號感測模組之單組電路. 14.

(32) 2-2-1、AD620AN 儀表放大器由於生理訊號相當微弱，擷取放大不易，一般放大器電路精密度差，故採用 AD620 儀表放大電路來克服此問題。本論文中儀表放大器採用 AD 公司所生產之封裝成品 IC，儀表放大器 AD620AN [27]。該放大器精準度高、使用簡易、低雜訊，其規格特性如表 2-2。表 2-2、AD620AN 之規格特性 AD620AN 項目. 規格特性. 增益範圍. 1~8000. 電源供應範圍. ±2.3V~±18V. 耗電量. Max. supply current=1.3A. 精準度. . 40 ppm maximum nonlinearity ；.  . Low offset voltage of 50μV max.； Offset drift of0.5μV/℃ max.. 低雜訊應用場合. Low input voltage noise of 9nV/√Hz at 1kHz ECG 量測與醫療器材、壓力量測、V/I 轉換、資料擷取…等. 元件上使用僅需 1、8 接腳跨接一電組 VR2 來調整放大倍率，如圖 2-6 中所示，而本論文採用 10Ω 精密電組，放大倍率 Av 計算出約為 4941 倍。. (2) 多功能生理訊號量測平台(BIOPAC MP-150) : 實驗過程中需要擷取膝蓋振動訊號，而膝關節訊號之擷取則使用現有 BIOPAC 公司出品的生理訊號擷取裝置 MP-150 (圖 2-7 左)以及. 15.

(33) 同公司所搭配之軟體(AcqKnowledge)進行記錄。表 2-3 為生理訊號擷取裝置 MP-150 之規格與性能[28]。. 圖 2-7、生理訊號擷取裝置(左)；無線傳輸模組(右)[25]. 表 2-3、MP-150 之規格與功能說明 BIOPAC MP-150. Analog Inputs. Analog Outputs.      . Number of Channels: 16 Absolute Maximum Input: ±15 V Operational Input Voltage: ±10 V A/D Resolution: 16 Bits Accuracy (% of FSR): ±0.003 Input impedance: 1.0 M.     . Number of Channels: 2 Max output with acquisition: 2 channels Output Voltage Range: ±10 V D/A Resolution: 16 bits Accuracy (% of FSR): ±0.003.  Output Drive Current: ±5 mA (max). Digital I/O. . Output Impedance: 100.  . Number of Channels: 16 Voltage Levels: TTL, CMOS.  . Output Drive Current: ±20 mA (max) External Trigger Input: TTL, CMOS compatible 16.

(34) Device specs. . Max Sample Rate：200 K samples/sec (400 K aggregate).        . PC Memory/Disk: 200 K samples/sec (400 K aggregate) Internal Buffer: 6 M samples Waveform Output Buffer: 500 K samples Serial Interface Type/Rate: Ethernet: UDP (10M bits/sec) Transmission Type: Ethernet Maximum cable length: 100 meters (Ethernet cable) Power Requirements: 12 VDC @ 2 amp (uses AC150A) Dimensions: 10 cm x 11 cm x 19 cm. (3) ZigBee 無線傳輸平台：傳輸擷取訊號部分是以無線方式進行傳輸，而無線傳輸平台同樣是使用 BIOPAC 公司出品之 BN-EMG2(圖 2-7 右)。BN-EMG2 是以 ZigBee 通訊協定作為 WSN(Wireless sensor network)是遠距離膝關節振動訊號之無線傳輸平台，表 2-4 為 ZigBee 無線傳輸平台之規格[29]。 ZigBee 是一種消耗功率低、成本較低的無線網路自動化和遠端控制的技術。表 2-4、ZigBee 無線傳輸平台之規格 BN-EMG2 Signal type. Bandlimits. Notch filter:. . Dual Channel EMG. . Max: 5 Hz to 500 Hz. . Factory preset: 10 Hz to 500 Hz. . Filter options:5 or 10 Hz HP, 250 or 500 Hz LP. . 50/60 Hz user-controlled switch. 17.

(35) Noise Voltage (shortedinputs). . 1.5 µV rms (bandwidth of 1.0 Hz to 500 Hz). Input Voltage Range. . up to 10 mV P-P. Output Voltage Range. . ±10 V (receiver output). Data transmit rate. . 2,000 Hz (between BioNomadixtransmit and receiver). . Ultra-low power,2.4GHz bi-directional digital RF transmitter. Transmitter. (4) 個人電腦：將實驗過程中進行動作測試所量測的訊號以 ZigBee 無線傳輸傳送至上述的生理訊號量測平台(BIOPAC MP-150，USA)，同時連結至個人電腦將該數據擷取並進行分析處理。. 圖 2-8、將量測訊號擷取輸入至個人電腦進行分析. 18.

(36) 2-3、膝關節振動訊號感測裝置之研製本論文中的退化性膝關節量測裝置於實驗室中進行多次改良。第一代，有線式的多通道膝關節測量裝置(圖 2-9)，該裝置利用三組麥克風感測元件(圖 2-9)作為量取膝關節三個位置的振動訊號(外側髁突、髕骨中央及內側髁突)，經測試後發現三點位置之訊號容易受到動作位移的影響，較適合用於測量無身體負重相關的實驗。另外，第一代裝置是有線的關係，所以在活動的過程中麥克風會受到線路或其他摩擦聲音的干擾。. 圖 2-9、第一代有線式膝關節振動測量裝置. 圖 2-10、第一代膝關節聲音之麥克風感測元件 19.

(37) 第二代，因前文所述考量訊號易受到干擾，統一將主要感測元件換置成加速規元件，較不易受環境影響，另一方面為了增加其裝置的方便性未來實驗的可能性，將傳送訊號從有線的傳輸方式改為無線傳輸。因較不易受先前聲音的環境影響，因此不論在無身體負重之主、被動擺動或是具身體負重之上下階梯、正常行走、雙腳蹲立等相關實驗皆有不錯的訊號結果。但因第二代之裝置(如圖 2-11)將裝置以彈性束帶綁至受測者的膝關節，因此造成了安置上的不方便、進行動作測試時裝置的位置移動、裝置本身的重量與體積影響到了實際膝關節活動，更讓受測者感到不舒適，所以進行第三代的改良。. 圖 2-11、第二代無線式膝關節振動測量系統. 20.

(38) 圖 2-12、測量受測者行走時之實際圖第三代之多頻道退化性膝關節測量裝置，是針對裝置之方便性、安置方式與重量不影響膝關節活動以、受測者舒適度，為出發點所進行整體改良。最終的膝關節振動訊號感測模組亦是由加速規感測元件及高通濾波器、儀表放大器所組成。本論文所設計與改良的退化性膝關節振動訊號感測裝置已在實驗室進行多次的試驗，為驗證此系統之可行性，已向人體試驗委員會提出臨床試驗之申請，並在義大醫院進行人體試驗。. 21.

(39) 2-4、膝關節振動訊號之量測本論文中所使用的膝關節振動訊號量測裝置，將三個加速規 (Accelerometer)分別放置膝關節外側髁突(Lateral condyle)、髕骨中央 (Mid-patella)及內側髁突(Medial condyle)，加速規主要是為了感測膝關節在進行活動測試時之振動訊號，如圖 2-13 所示。. 圖 2-13、三個加速規感測元件擺放位置 22.

(40) 第三章、義大醫院人體臨床試驗設計及訊號分析方法 3-1、臨床試驗設計為了驗證本論文所研製的無線穿戴式振動訊號量測系統用於即時診斷的可行性，除了於實驗室進行測試外，也向義大醫療財團法人義大醫院人體試驗委員會申請臨床試驗進行人體試驗。(IRB 編號： EMRP23101N，計畫名稱：研發無線式振動訊號系統於即時診斷關節軟骨病變之應用) 3-1-1、受試者資料及 X 光等級分佈本試驗之設計將受試者分為五組，第 1 組為患有退化性關節炎所有的受試者，再依其 X-光片等級(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ)分成第 2 組至第 4 組(因 OA 第Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級的受測者過少，故合併為一組)。接著對每位受試進行動作測試，其動作根據生活上常見的動作模擬；採坐姿時擺動下肢、上下階梯、行走、雙腳交互蹲立試驗。上述動作測試知膝關節振動訊號分析後的特徵值與 X-光影像進行定量的校準和比對。如圖 3-1 所示，為臨床試驗的操作流。受測者組別為：  Group 0 (控制組)：具正常膝關節的受試者。  Group 1：All OA，全部的 OA 患者  Group 2：Light OA，X-光片等級Ⅰ。  Group 3：Moderate OA，X-光片等級Ⅱ。 23.

(41)  Group 4：Severe OA，X-光片等級Ⅲ~Ⅴ。. 圖 3-1、臨床試驗的操作流程圖. 24.

(42) 3-1-2、動作試驗之設計首先，將三個加速規分別安置於受測者膝關節表面的外側髁突、髕骨中央及內側髁突之後，進行動作測試。本試驗動作主要分成五個項目：  主動擺動(Active swing)：請受試者坐在椅子上，受測下肢懸空並進行擺動，使膝關節完成 5 次伸膝及屈膝的動作(90o~0o~90o)，擺動速度（包括伸膝及屈膝動作）單次 2 秒鐘，過程中記錄該動作之連續振動訊號。  被動擺動(Passive swing)：請受試者坐在椅子上，受測下肢懸空由操作人員協助完成 5 次伸膝及屈膝的擺動 (90o~0o~90o)，擺動速度為單次 2 秒鐘，過程中記錄該動作之連續振動訊號。. 圖 3-2、主動擺動及被動擺動之模擬圖. 25.

(43)  上下階梯(Step-up and -down movement)：請受試者進行連續 5 次上下階梯的動作。實驗中以一木箱(高度為 15 cm)模擬成階梯，請受試者之受測腳先踏上木箱，另一腳再踏上，接下來受測腳先下木箱，另一腳再踏下，過程中記錄該動作之連續振動訊號。. 圖 3-3、上下階梯之模擬圖  正常行走(Walking movement)：請受試者來回行走約各 5 步。於平地上請受試者依平常習慣來回行走，過程中記錄該動作之連續振動訊號。. 圖 3-4、正常行走之模擬圖. 26.

(44)  雙腳交互蹲立(Squatting movement )：請受試者進行 5 次蹲下的動作。於平地上請受試者完成完整的蹲立動作，過程中記錄該動作之連續振動訊號。. 圖 3-5、雙腳交互蹲立之模擬圖. 3-2、從膝關節振動訊號中分析各項軟骨病變特徵參數 3-2-1、膝關節振動訊號之分析方法首先將控制組(Control組)與退化性膝關節炎組(OA組)在進行五種不同項目(主動擺動、被動擺動、上下階梯、正常行走及蹲立動作) 的試驗得到的膝關節振動訊號，透過三種分析法：經驗模態分解法 ( Empirical Mode Decomposition，EMD)、總體經驗模態分解法 ( Ensemble Empirical Mode Decomposition ， EEMD)[30]及樣本熵 (Sample Entropy，SampEn) [31]的運算，控制組及退化性關節炎組的膝關節訊號經分解出的本質模組函數(Intrinsic mode functions，IMF) 後進行組別對組別比較。經上述流程分析後分別比較IMF之間的趨勢 27.

(45) 以及相關的特徵值。另外，也對訊號進行SampEn分析，其分析後結果亦可看出特相關特徵值。上述每個動作的時間長度約10秒鐘。. 3-2-1-A、經驗模態分解法(EMD)及總體經驗模態分解(EEMD) 經驗模態分解法(EMD)是一種類似小波轉換分解的方法，其分解出的成分稱之 IMF。總體經驗模態分析(EEMD)是將原訊號加入高斯白雜訊後，再進行 EMD，本論文在 EEMD 部份分別做了三種不同次數的雜訊訊號(20 次、100 次、300 次)，因此可以得到三種加入不同次數雜訊之訊號的 IMF，然後再擷取這些 IMF 的特徵參數。整體分析流程如圖 3-11 所示。詳細步驟如下：針對經驗模態分解法(EMD)：. 1. 假設原始VAG訊號(模擬訊號)為X(a) = X1(a) + X2(a) + X3(a)，如圖 3-6。. 2. 令R1(a) = X(a)。. 3. 取得R1(a)的波峰包絡線H1,0max(a)，如圖3-7。. 4. 取得R1(a)的波谷包絡線H1,0min(a)，如圖3-8。. 5. 將波峰包絡線和波谷包絡線取平均求得平均線， M1,0(a) = 28.

(46) [H1,0max(a) – H1,0min(a) ] / 2，如圖3-9。. 6. 令H1,1(a) = R1(a) – M1,0(a)。. 7. 重複3到6的步驟k次，得到H1,k(a)，此即第一個IMF分量C1(a)。. 8. 令R2(a) = R1(a) – C1(a)，如圖3-10。. 9.重複c到f的步驟k次，得到H2,k(a)，此為第二個IMF分量C2(a)。. 10. 依上述步驟取得n個IMF分量C1、C2、C3、…、Cn以及Cn+1，n 為(log10L) – 1，（L：X(a)之訊號長度，步驟如表3-1所示. 圖 3-6、VAG 模擬訊號. 圖 3-7、極大值包絡線 29.

(47) 圖 3-8、極小值包絡線. 圖 3-9、平均值包絡線. 圖 3-10、R2(a)分量. 30.

(48) 表3- 1、經驗模組分解之分解流程表 IMF 1. IMF 2. …. IMF n. 0. R1(a)=X(a). R2(a)=R1(a)-C1(a). …. Rn(a)=Rn-1(a)-Cn-1(a). 1. H1,1(a)=R1(a)-M1,0(a). H2,1(a)=R2(a)-M2,0(a). …. Hn,1(a)=Rn(a)-Mn,0(a). 2. H1,2(a)=H1,1(a)-M1,1(a). H2,2(a)=H2,1(a)-M2,1(a). …. Hn,2(a)=Hn,1(a)-Mn,1(a). …. …. …. …. …. k. H1,k(a)=H1,(a-1)(t)-M1,(k-1)(a). H2,k(a)=H2,(k-1)(a)-M2,(k-1)(a). IMF. C1(a)=H1,k(a). C2(a)=H2,k(a). … Hn,k(a)=Hn,(k-1)(a)-Mn,(k-1)(a) …. Cn(a)=Hn,k(a). 針對總體經驗模態分解(EEMD) :. a. 假設X(a)為原始訊號，將SNR為20dB的高斯雜訊NAi(a)加入X(a)， Si(a) = X(a) + NAi(a)。. b. 將Si(a)做EMD分解，的到IMF分量Ci,1、Ci,2、Ci,3、…、Ci,n、Ri。. c. 重複i次步驟1~2，可得下列分量：. C1,1、C1,2、C1,3、…、C1,n、R1. C2,1、C2,2、C2,3、…、C2,n、R2. Ci,1、Ci,2、Ci,3、…、Ci,n、Ri. 31.

(49) d. 將分量相加平均，可得EEMD之IMF分量 CA1 = ( C1,1＋C2,1＋C3,1＋ … ＋Ci,1 ) / i CA2 = ( C1,2＋C2,2＋C3,2＋ … ＋Ci,2 ) / i CAi= ( C1,n＋C2,n＋C3,n＋ … ＋Ci,n) / i RA = ( R1＋R2＋R3＋ … ＋Ri) / i. 圖 3-11、EEMD 流程圖. 32.

(50) 3-2-1-B、樣本熵(Sample Entropy，SampEn) 當一組訊號在同一時間序列裡很多重複出現的資料時，表示資料較容易被預測，計算出所得的值較小。反之，當一組訊號在同一時間序列裡很少重複出現的資料時，表示資料不易被預測，計算所得的值較大。因此較小的值代表該時間序列裡較規律（複雜度低），而較大的值則該時間序列裡較不規律且不容易被預測（複雜度高）。樣本熵的計算方式如下： a. 給一組時間序列資料{Xn}: {Xn}={X1,X2,……,Xn} b. 以a為起點，取總長度為m的向量{Um()}: Um(a)={Xa,Xa+1,……,Xa+m-1}，1≦a≦n-m c. 計算Um(a)與Um(b)相對應的分量中最大的差異(距離) d[Um(a),Um(b)]=max{∣x(a+1)-x(b+1)∣:0≦1≦m-1}，1≦a≦n-m， 1≦b≦n-m，但a≠b。 d.計算𝑛𝑎𝑟𝑏 𝑛𝑎𝑟𝑏 定義為所有滿足[Um(a),Um(b)]≦r的向量個數，其中r是容許值，通常是{xn}標準差的10%~20%。 e.計算樣本熵(Sp): 𝑟𝑏 𝑛−𝑚 𝑟𝑏+1 Sp=(a,b,n)=ln(∑𝑛−𝑚 )。 𝑎−1 𝑛𝑎 /∑𝑎−1 𝑛𝑎. 33.

(51) 3-2-2、膝關節軟骨退化之診斷流程將所量測之振動訊號以 EMD、EEMD 及 SampEn 方法來判斷關節軟骨是否病變之特徵條件(C 是符合診斷之條件)。無符合特徵條件 (C=0)則判定為無 OA，符合一項特徵條件(C=1)則為輕度 OA，符合二項特徵條件(C=2)則為中度 OA，符合三項特徵條件(C=3)則為重度 OA，期望在臨床上可協助醫生達到快速診斷之效用。. 圖 3-12、膝關節軟骨病變之診斷流程 34.

(52) 3-2-3、統計分析方法分析軟體使用 Matlab 2014b、SPSS 18.0 與 Microsoft Excel 2010 進行分析及統計。由動作試驗中所量取的膝關節連續性振動訊號數據進行 EMD、EEMD 及 SampEn 後，再取用"平均值 ± 標準誤差" (Mean ± STD) 來表示。於 Excel 軟體中利用 unpaired t-test 方法；於 SPSS 中利用單因子變異數分析方法 (One-Way Repeated Measurement ANOVA)，觀察其不同的動作試驗的各組之間(第 1 組至第 4 組)與三個量測位置之特徵參數是否具有統計上之顯著差異性。. 35.

(53) 第四章、結果 4-1、完成無線穿戴式退化性膝關節量測裝置與系統由本實驗室所開發及多次改良，已完成退化性膝關節測量裝置，如圖 4-1、圖 4-2 所示。振動訊號感測模組是由加速規元件、高通濾波器、差動放大器以及可選擇增益放大器所組成。. 圖 4-1、第三代退化性膝關節量測裝置內部電路. 圖 4-2、第三代退化性膝關節量測裝置之實體圖 36.

(54) 無線穿戴式退化性膝關節量測系統如圖 4-3 所示，其中包含了退化性膝關節量測裝置、無線發射端(Transmitter)、無線接收端(Receiver) 及個人電腦。無線發射端含有三組振動訊號感測模組，該三組振動訊號感測模組於退化性膝關節量測裝置之中；將所量測到的訊後透過無線方式傳送至接收端，再送至個人電腦進行訊號之分析運算。. 圖 4-3、無線式膝關節振動訊號量測系統. 37.

(55) 4-2、人體受試者之基本資料分析結果為驗證本論文所開發研製的無線穿戴式膝關節振動訊號量測系統可行性，除了於自己實驗室進行測試外，也向人體試驗委員會申請臨床試驗，地點位於義大醫院骨科部進行人體試驗。收案期間由2012年12月6日至2014年1月28日，共收錄Control組(不具退化性關節炎) 29例； OA組(具不同程度的退化性關節炎) 96例。其中，OA組依照X-光片I~V之等級嚴重程度分為4組。如表4-1所示，為各組受測者的人數、平均年齡、身高、體重、及體質量指標的彙整結果。. 表 4-1、受測者的人數表及平均年齡 Group. Grade. Control. Subject number. Age (year). Height (cm). Weight (kg). BMI (kg/m2). 37±20. 169±11.2. 69.1±16.0. 24.5±4.9. 59±13. 158±9.5. 65.2±11.2. 26.0±4.1. 59±13. 158±8.6. 65.4±11.2. 26.0±4.1. 59±13. 158±8.5. 65.4±11.4. 26.0±4.1. 59±13. 158±8.6. 64.8±10.9. 25.9±4.1. 29 (M19, F10). Group 1. 96 ALL (M28, F68). Group 2. 52 I級 (M19, F33). Group 3. 25 II 級 (M5, F20). Group 4. 19 III~V 級 (M4, F15). 38.

(56) 4-3、膝關節振動訊號之量測結果經無線穿戴式振動訊號量測系統所量測到的膝關節訊號之結果，如圖 4-4~圖 4-8 所示，分別有一正常(Control 組)及一具有退化性關節炎(OA 組)的受測者分別進行五個動作的試驗(主動擺動、被動擺動、上下階梯、正常行走、雙腳彎曲)之人體試驗所記錄得膝關節連續振動訊號。振動訊號長度約 10 秒，每個圖的左側皆為正常受試者 Control 組，右側為退化性關節炎 OA 組；圖中由上而下的曲線分別是由膝關節外側髁突、髕骨中央及內側髁突所測得的振動訊號。. 圖 4-4、正常者與具 OA 的患者主動擺動時之訊號記錄. 39.

(57) 圖 4-5、正常者與具 OA 的患者被動擺動時之訊號記錄. 圖 4-6、正常者與具 OA 的患者上下階梯時之訊號記錄 40.

(58) 圖 4-7、正常者與具 OA 的患者正常行走時之訊號記錄. 圖 4-8、正常者與具 OA 的患者雙腳彎曲時之訊號記錄. 41.

(59) 4-4、膝關節振動訊號之分析結果每一受試者在進行動作測試後所記錄的膝關節振動訊號，利用 Matlab 軟體進行 EMD、EEMD 運算後獲得 IMF 分解波形圖，訊號的時間長度約 10 秒鐘；再運用 Matlab 中的濾波器做濾波(圖中 x 軸皆為秒數，y 軸皆為能量大小)。以主動擺動之動作測試為例，圖 4-9 為膝關節外側髁突振動訊號及運算後的 16 個 IMFs，圖 4-10 為髕骨中央振動訊號及運算後的 16 個 IMFs，圖 4-11 是內側髁突振動訊號及運算後的 16 個 IMFs。每個圖的左側皆為 Control 組之正常受試者，右側皆為 OA 組之退化性關節炎受試者。再分別計算所運算出各 IMFs 的值做為訊號所對應的特徵值。同時，也針對三個測量位置的振動訊號，利用 Matlab 軟體計算其 SampEn 值，做為訊號所對應的特徵值。最後利用 SPSS 統計軟體進行 EMD、EEMD、和 SampEn 所得特徵值的統計分析。. 42.

(60) Control. OA. 圖 4-9、膝關節外側髁突振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數. 43.

(61) Control. OA. 圖 4-10、髕骨中央振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數. 44.

(62) Control. OA. 圖 4-11、內側髁突振動訊號及運算後的 IMFs 和餘函數. 45.

(63) 4-4-1、無身體負重之主動擺動 EMD、EEMD 分析結果表 4-2 與表 4-3 為外側髁突訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的平均值±標準差。表 4-4 及表 4-5 為外側髁突訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的 t-test。表 4-6 與表 4-7 為髕骨中央訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的平均值±標準差。表 4-8 及表 4-9 為髕骨中央訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的 t-test。表 4-10 與表 4-11 為內側髁突訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的平均值±標準差。表 4-12 及表 4-13 為內側髁突訊號經 EMD 及 EEMD 分析出的 IMF1~IMF8 及 IMF9~IMF16 之能量百分比的 t-test。大體而言，Group 4 的 IMF1、IMF2、IMF8、IMF9 之能量百分比皆顯著不同於其他三組。表 4-2、外側髁突主動擺動 IMF1~IMF8 之能量百分比平均值±標準差 IMF 1. EMD. EEMD20. EEMD100. EEMD300. Control. Group3. 0.706±0.121 0.646±0.132 0.676±0.116 0.675±0.116. 0.326±0.205 0.257±0.141 0.291±0.119 0.279±0.157. 0.320±0.207 0.252±0.143 0.286±0.121 0.274±0.160. 0.319±0.206 0.250±0.144 0.285±0.121 0.273±0.161. Group4. 0.548±0.146. 0.191±0.138. 0.184±0.142. 0.182±0.782. Group1 Group2. 46.

(64) EMD 0.597±0.107 0.672±0.167 0.667±0.152 0.683±0.140 0.657±0.179 EMD 0.343±0.082 0.354±0.116. EEMD20 0.435±0.109 0.414±0.111 0.460±0.047 0.419±0.113 0.331±0.122 EEMD20 0.414±0.085 0.449±0.119. EEMD100 0.431±0.109 0.409±0.110 0.455±0.047 0.414±0.113 0.326±0.122 EEMD100 0.410±0.085 0.446±0.119. EEMD300 0.430±0.109 0.408±0.110 0.454±0.047 0.413±0.113 0.325±0.123 EEMD300 0.409±0.085 0.445±0.118. 0.332±0.082 0.359±0.102 0.4±0.158 EMD 0.213±0.076. 0.455±0.102 0.450±0.117 0.422±0.148 EEMD20 0.221±0.073. 0.452±0.102 0.446±0.118 0.418±0.150 EEMD100 0.217±0.073. 0.451±0.102 0.446±0.118 0.417±0.150 EEMD300 0.216±0.073. 0.233±0.109 0.207±0.067. 0.227±0.081 0.216±0.065. 0.223±0.082 0.212±0.066. 0.223±0.082 0.212±0.066. 0.228±0.109 0.292±0.149. 0.224±0.081 0.251±0.009. 0.219±0.081 0.247±0.098. 0.218±0.081 0.246±0.098. EMD 0.153±0.059 0.161±0.080 0.141±0.047 0.152±0.080 0.203±0.106 EMD 0.106±0.034 0.101±0.041. EEMD20 0.145±0.066 0.165±0.099 0.138±0.055 0.160±0.105 0.225±0.138 EEMD20 0.107±0.063 0.119±0.086. EEMD100 0.142±0.065 0.161±0.098 0.135±0.055 0.157±0.104 0.221±0.136 EEMD100 0.105±0.063 0.117±0.085. EEMD300 0.142±0.006 0.161±0.098 0.135±0.055 0.157±0.104 0.220±0.136 EEMD300 0.104±0.063 0.116±0.085. IMF 8. 0.094±0.031 0.093±0.042 0.117±0.048 EMD 0.060±0.001 0.058±0.032 0.051±0.014 0.053±0.024 0.070±0.039 EMD. 0.095±0.041 0.113±0.092 0.169±0.114 EEMD20 0.066±0.035 0.068±0.047 0.056±0.023 0.065±0.054 0.094±0.058 EEMD20. 0.0993±0.041 0.111±0.091 0.167±0.115 EEMD100 0.064±0.034 0.066±0.046 0.054±0.023 0.063±0.053 0.091±0.058 EEMD100. 0.093±0.041 0.110±0.091 0.167±0.114 EEMD300 0.063±0.034 0.066±0.046 0.054±0.023 0.063±0.053 0.091±0.057 EEMD300. Control. 0.042±0.015. 0.025±0.010. 0.235±0.009. 0.023±0.009. IMF 2 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 3 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 4 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 5 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 6 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 7 Control Group1 Group2 Group3 Group4. 47.

(65) Group1 Group2 Group3 Group4. 0.041±0.034 0.032±0.010 0.037±0.019 0.051±0.040. 0.024±0.014 0.020±0.007 0.022±0.013 0.031±0.018. 0.022±0.013 0.018±0.003 0.020±0.013 0.029±0.018. 0.021±0.013 0.018±0.006 0.020±0.012 0.028±0.018. 表 4-3、外側髁突主動擺動在 IMF9~IMF16 之能量百分比平均值±標準差 IMF 9. EMD. EEMD20. EEMD100. EEMD300. Control. 0.031±0.012 0.034±0.040 0.025±0.009 0.030±0.019. 0.016±0.006 0.013±0.006 0.012±0.003 0.013±0.006. 0.015±0.006 0.012±0.005 0.010±0.003 0.011±0.006. 0.014±0.006 0.011±0.005 0.010±0.003 0.011±0.006. 0.042±0.038 EMD 0.026±0.008 0.030±0.045. 0.016±0.008 EEMD20 0.013±0.005 0.010±0.004. 0.014±0.007 EEMD100 0.011±0.005 0.009±0.004. 0.014±0.007 EEMD300 0.011±0.004 0.009±0.004. 0.021±0.010 0.025±0.015 0.038±0.033 EMD 0.027±0.021 0.028±0.060 0.091±0.009 0.021±0.017 0.031±0.026. 0.009±0.003 0.011±0.005 0.013±0.006 EEMD20 0.011±0.005 0.009±0.004 0.008±0.00. 0.009±0.003 0.011±0.007. 0.008±0.002 0.009±0.004 0.011±0.006 EEMD100 0.009±0.005 0.008±0.004 0.007±0.002 0.007±0.003 0.010±0.006. 0.008±0.002 0.009±0.004 0.011±0.006 EEMD300 0.009±0.005 0.008±0.004 0.007±0.002 0.007±0.003 0.010±0.006. EMD 0.021±0.024 0.027±0.049 0.017±0.016 0.019±0.019 0.040±0.054 EMD 0.016±0.016 0.016±0.016. EEMD20 0.008±0.003 0.008±0.004 0.007±0.003 0.007±0.003 0.009±0.005 EEMD20 0.006±0.005 0.006±0.005. EEMD100 0.007±0.003 0.007±0.003 0.006±0.002 0.006±0.003 0.007±0.004 EEMD100 0.004±0.002 0.004±0.002. EEMD300 0.007±0.003 0.006±0.003 0.006±0.002 0.006±0.003 0.007±0.004 EEMD300 0.004±0.002 0.004±0.002. 0.011±0.010 0.010±0.010. 0.006±0.003 0.007±0.004. 0.005±0.002 0.006±0.004. 0.005±0.002 0.006±0.003. Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 10 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 11 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 12 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 13 Control Group1 Group2 Group3. 48.

(66) Group4 IMF 14 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 15 Control Group1 Group2 Group3 Group4 IMF 16. 0.014±0.017 EMD 0.002±0.005 0.004±0.018 0.002±0.005 0.001±0.003 0.013±0.041 EMD 0.001±0.004. 0.010±0.007 0.007±0.004 0.007±0.004 EEMD20 EEMD100 EEMD300 0.005±0.003 0.003±0.002 0.003±0.002 0.007±0.007 0.005±0.005 0.005±0.005 0.005±0.004 0.087±0.048 0.003±0.003 0.007±0.005 0.005±0.004 0.005±0.004 0.010±0.012 0.008±0.008 0.008±0.009 EEMD20 EEMD100 EEMD300 0.0008±0.0009 0.0007±0.0007 0.0005±0.0006. 0.001±0.005 0.001±0.005 0.002±0.008 0.0006±0.001 EMD. 0.0009±0.001 0.001±0.001 0.0009±0.001 0.0008±0.0009 0.0007±0.0007 0.0007±0.0006 0.001±0.001 0.001±0.001 0.001±0.001 0.001±0.002 0.001±0.003 0.001±0.002 EEMD20 EEMD100 EEMD300. Group3. 0.001±0.003 0.001±0.005 0.002±0.006 0.002±0.006. 0.001±0.001 0.007±0.039 0.001±0.001 0.001±0.002. Group4. 0.0006±0.0007. 0.001±0.004. Control Group1 Group2. 0.0007±0.0007 0.0005±0.0006 0.001±0.001 0.001±0.001 0.0009±0.001 0.0008±0.0009 0.001±0.002 0.001±0.001 0.001±0.003. 0.001±0.003. 表 4- 4、外側髁突主動擺動在 IMF1~IMF8 之能量百分比 t-test (p<0.05*，具有顯著差異) IMF 1. EMD. EEMD20. EEMD100. EEMD300. control vs Group1. 0.027* 0.277. 0.034* 0.329. 0.037* 0.351. 0.037* 0.355. 0.345 0.0001* EMD 0.022* 0.031* 0.014* 0.148 EMD 0.628. 0.362 0.012* EEMD20 0.350 0.157 0.589 0.003* EEMD20 0.126. 0.371 0.012* EEMD100 0.328 0.174 0.568 0.002* EEMD100 0.122. 0.373 0.012* EEMD300 0.327 0.174 0.565 0.002* EEMD300 0.121. 0.563 0.527. 0.063 0.197. 0.060 0.192. 0.059 0.190. control vs Group2 control vs Group3 control vs Group4 IMF 2 control vs Group1 control vs Group2 control vs Group3 control vs Group4 IMF 3 control vs Group1 control vs Group2 control vs Group3. 49.