【11】證書號數：I653967
【45】公告日： 中華民國 108 (2019) 年 03 月 21 日 【51】Int. Cl.： A61B5/024 (2006.01)
發明 全 8 頁 【54】名 稱：心律不整診斷系統與裝置及心律不整辨識方法
ARRHYTHMIA DIAGNOSTIC SYSTEM AND DEVICE, AND METHOD FOR ARRHYTHMIA RECOGNITION
【21】申請案號：106143115 【22】申請日： 中華民國 106 (2017) 年 12 月 08 日 【72】發 明 人： 林宙晴 (TW) LIN, CHOU-CHIN K.；蔡良敏 (TW) TSAI, LIANG-MIIN；陳儒
逸 (TW) CHEN, JU-YI；林哲偉 (TW) LIN, CHE-WEI
【71】申 請 人： 國立成功大學 NATIONAL CHENG KUNG
UNIVERSITY 臺南市東區大學路 1 號 【74】代 理 人： 高玉駿；楊祺雄 【56】參考文獻： TW 201519862A TW 201546754A CN 1768342A TW 201544071A TW 201613526A US 4393877 審查人員：蔡豐欽 【57】申請專利範圍 1. 一種心律不整診斷系統，適用於對一位患者進行心律不整類型之診斷辨識，包含：一個 脈音感測裝置，用以設置在該患者身上，能感測該患者之血管的脈音以得到一個時域訊 號型態的脈音訊號；及一個心律不整診斷裝置，訊號連接於該脈音感測裝置，能接收分 析該脈音訊號，包括，一個訊號處理模組，會將該脈音訊號轉換成一個時頻域訊號型態 的脈音時頻訊號，及一個診斷辨識模組，內建有一個用以辨識多種心律不整類型的分類 模型，能根據該分類模型以一個分類演算法分析該脈音時頻訊號，而辨識出該脈音訊號 對應之心律不整類型。 2. 如請求項 1 所述之心律不整診斷系統，其中，該訊號處理模組包括一個會以一個取樣時 間窗對該脈音訊號進行取樣以得到一個待分析訊號區段的訊號採樣單元，及一個能將該 待分析訊號區段轉換成該脈音時頻訊號的訊號特徵轉換單元。 3. 如請求項 1 所述之心律不整診斷系統，其中，該訊號處理模組包括一個訊號特徵轉換單 元，及一個訊號採樣單元，該訊號特徵轉換單元能將該脈音訊號轉換成該脈音時頻訊 號，該訊號採樣單元會以一個取樣時間窗對該脈音時頻訊號進行取樣以獲得一個脈音時 頻訊號區段，該診斷辨識模組是分析該脈音時頻訊號區段以辨識對應之心律不整類型。 4. 如請求項 2 或 3 所述之心律不整診斷系統，其中，該訊號採樣單元具有一個能供操作設 定該取樣時間窗之時間長度的時間窗設定介面。 5. 如請求項 1、2 或 3 所述之心律不整診斷系統，其中，該分類演算法為卷積式類神經網 路演算法、複雜決策樹演算法、餘弦最近鄰近演算法或二次函數支持向量機演算法。 6. 如請求項 1 所述之心律不整診斷系統，其中，該脈音感測裝置包括一個用以設置在該患 者體表的載具單元，及一個設置於該載具單元上且訊號連接於該心律不整診斷裝置而用 以測得該脈音訊號的脈音感測器。
7. 如請求項 6 所述之心律不整診斷系統，其中，該載具單元包括兩個相樞接且用以相向夾 抵定位在該患者之肢體的夾抵件，每一夾抵件具有一個沿肢體體表周緣延伸之夾靠段， 該脈音感測器是能沿其中一夾抵件之該夾靠段延伸長向位移定位地安裝在該夾靠段。 8. 一種心律不整診斷裝置，適用於分析一位患有心律不整之患者的一個時域訊號型態的脈 音訊號以診斷辨識心律不整類型，包含：一個訊號處理模組，會將該脈音訊號轉換成一 個時頻域訊號型態的脈音時頻訊號；及一個診斷辨識模組，內建有一個用以辨識多種心 律不整類型的分類模型，能根據該分類模型以一個分類演算法分析該脈音時頻訊號，而 辨識出該脈音訊號對應之心律不整類型。 9. 如請求項 8 所述之心律不整診斷裝置，其中，該訊號處理模組包括一個會以一個取樣時 間窗對該脈音訊號進行取樣以得到一個待分析訊號區段的訊號採樣單元，及一個能將該 待分析訊號區段轉換成該脈音時頻訊號的訊號特徵轉換單元。 10. 如請求項 8 所述之心律不整診斷裝置，其中，該訊號處理模組包括一個訊號特徵轉換單 元，及一個訊號採樣單元，該訊號特徵轉換單元能將該脈音訊號轉換成該脈音時頻訊 號，該訊號採樣單元會以一個取樣時間窗對該脈音時頻訊號進行取樣以獲得一個脈音時 頻訊號區段，該診斷辨識模組是分析該脈音時頻訊號區段以辨識對應之心律不整類型。 11. 如請求項 9 或 10 所述之心律不整診斷裝置，其中，該訊號採樣單元具有一個能供操作設 定該取樣時間窗之時間長度的時間窗設定介面。 12. 如請求項 8、9 或 10 所述之心律不整診斷裝置，其中，該分類演算法為卷積式類神經網 路演算法、複雜決策樹演算法、餘弦最近鄰近演算法或二次函數支持向量機演算法。 13. 一種心律不整辨識方法，適用於辨識取自一位患有心律不整之患者的一個時域訊號型態 的脈音訊號所對應的心律不整類型，該心律不整辨識方法包含以下步驟：(A)使一心律不 整診斷裝置將該脈音訊號轉換成一個時頻域訊號型態的脈音時頻訊號；及(B)使該心律不 整診斷裝置根據一個用以辨識多種心律不整類型的分類模型，以一個分類演算法分析該 脈音時頻訊號，以辨識該脈音訊號對應之心律不整類型。 14. 如請求項 13 所述之心律不整辨識方法，其中，該步驟(A)包括以下子步驟：(A1)使該心 律不整診斷裝置以一個取樣時間窗對該脈音訊號進行訊號取樣以獲得一個待分析訊號區 段；及(A2)使該心律不整診斷裝置將該待分析訊號區段轉換成該脈音時頻訊號。 15. 如請求項 13 所述之心律不整辨識方法，其中，該步驟(A)包括以下子步驟：(A1)使該心 律不整診斷裝置將該脈音訊號轉換成該脈音時頻訊號；及(A2)使該心律不整診斷裝置以 一個取樣時間窗對該脈音時頻訊號進行取樣以獲得一個脈音時頻訊號區段，該步驟(B)是 使該心律不整診斷裝置分析該脈音時頻訊號區段，以辨識該脈音訊號對應之心律不整類 型。 16. 如請求項 13、14 或 15 所述之心律不整辨識方法，其中，該步驟(B)之該分類演算法為卷 積式類神經網路演算法、複雜決策樹演算法、餘弦最近鄰近演算法或二次函數支持向量 機演算法。 圖式簡單說明 本發明的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖 1 是本 發明心律不整診斷系統的一個實施例的立體示意圖； 圖 2 是該實施例的一個脈音感測裝置安 裝在一個患者之肢體時的示意圖； 圖 3 是該實施例的功能方塊圖； 圖 4 是訊號圖，其中 （A）：是該實施例之該脈音感測裝置擷取之竇性心律的脈音訊號圖；（B）是（A）該脈音訊 號轉換成的脈音時頻訊號； 圖 5 是竇性心律的脈音時頻訊號，說明該實施例於該脈音時頻訊 號所提取之訊號特徵的分佈狀態； 圖 6 是心房顫動類型之心律不整的脈音時頻訊號，說明該 實施例於該脈音時頻訊號所提取之訊號特徵的分佈狀態； 圖 7 是主動脈瓣反流類型之心律不 整的脈音時頻訊號，說明該實施例於該脈音時頻訊號所提取之訊號特徵的分佈狀態； 圖 8 是 391
-主動脈瓣狹窄類型之心律不整的脈音時頻訊號，說明該實施例於該脈音時頻訊號所提取之訊 號特徵的分佈狀態； 圖 9 是鬱血性心衰竭類型之心律不整的脈音時頻訊號，說明該實施例於 該脈音時頻訊號所提取之訊號特徵的分佈狀態； 圖 10 是肥厚型心肌病變類型之心律不整的 脈音時頻訊號，說明該實施例於該脈音時頻訊號所提取之訊號特徵的分佈狀態；及 圖 11 是 該實施例進行心律不整類型之辨識的步驟流程圖。
