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以自製數位聽診器與個人化心音分類模型於心因性猝死警示之研究

為了解決小鬼死因預防的問題，作者唐嘉霙 這樣論述：

近年來，可以從報章雜誌中看到越來越多猝死的案例，即便是健康的人，或是有固定運動的人，都有猝死的機率。在這樣忙碌的社會，如果有能隨時幫助檢查身體狀況的系統，尤其是檢查可能造成猝死的心律不整相關症狀，對人們會是一大福祉。但一般民眾較不易察覺是否有心律不整的症狀而錯失治療時機，心律不整常常是突然發生的症狀，即便是有正常作息或定期檢查的人，也有可能有相關的症狀。傳統聽診器無法儲存患者的心音，即使患者在家使用也無法提供醫師診斷，並且沒有心音分類模型來補足一般民眾沒有心音相關知識的問題，若是能將聽診器跟心音分類結合，民眾便能夠在家中進行檢查，除了民眾能夠更客觀地得知自己可能的身體狀況，也減少需要就醫所花

費的時間。由於上訴問題，本研究將利用決策支援系統協助民眾檢查自己的心音狀況，製造一個數位聽診器雛形收集心音資料，接著利用快速傅立葉轉換來擷取特徵並取得特徵值，透過深度神經網路建立異常心音分類模型判斷心音是否有異常。在常見的行動應用裝置上，利用機器學習模型自動分類心音是否異常，搭配簡易的數位聽診器，提供民眾及醫師作決策，輔助民眾自行進行檢查，使民眾在家中也能初步判斷自己是否需要就醫，將真正不舒服的當下記錄下來，能夠更客觀地得知自己可能的身體狀況，也能夠提供醫師做診斷的決策參考，提高相關疾病的預防，並且提供日後病患狀況的追蹤。