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圖解內科護理學(2版)

為了解決心臟瓣膜的問題，作者周心如,方宜珊,黃國石 這樣論述：

　　內科護理學是大專院校護理科系的必修課程，是有關認識疾病及其預防和治療、護理病人、促進康復、增進健康的科學。內科護理學在臨床護理學的理論和實務中具有重要的價值，它是臨床各科護理學的基礎與關鍵。   　　本書能夠使大專院校護理科系學生培養和提昇病情的觀察力，掌握並運用護理程序對病人執行整體性護理，以及對內科常見急重症的配合搶救能力；同時注重培養學生分析與解決問題的能力，引導學生整合理論與實務，解決臨床護理的問題，並讓學生確實掌握專技高考護理師考試的命題重點，也為其他的臨床護理學課程打下堅實的基礎。

心臟瓣膜進入發燒排行的影片

基於心電暨心音圖訊號與機器學習之連續血壓估測演算法

為了解決心臟瓣膜的問題，作者李沛忱 這樣論述：

摘要 iABSTRACT iii誌謝 vi目錄 vii表目錄 x圖目錄 xii第一章 緒論 11.1研究背景 11.2研究目的 11.3文獻回顧 21.4論文貢獻 81.5論文架構 9第二章 研究背景及原理 102.1 心臟構造 102.1.1 心臟傳導系統 122.1.2 心臟瓣膜 132.2 心臟生理訊號 142.2.1 心電訊號 142.2.2 心音訊號 172.2.3 心臟生理訊號應用 202.2.4 心臟事件與壓力關係 212.2.5 計算訊號能量 232.3 動脈血壓 232.4機器學習 242.4.1隨機森林樹－Random Fo

rest 242.4.2門控循環網路－Gated Recurrent Unit 262.4.3卷積神經網路－Convolutional Neural Network 272.4.4 VGGNet 302.4.5深度殘差網路－ResNet 30第三章 系統演算法與架構 323.1系統流程簡介 323.2 動靜態實驗 333.2.1 實驗介紹 333.2.2 實驗流程 343.2.3 實驗感測器置放位置 353.2.4 實驗資料庫 403.3資料前處理 413.3.1 ECG 帶通濾波 413.3.2 Engzee演算法標記R波、T波 423.3.3 PCG 帶通濾波

443.3.4 PCG 標準化 453.3.5 PCG 能量 463.3.6 PCG能量擷取S1峰值、S2峰值 463.3.7 ABP擷取SBP及DBP 473.4特徵擷取 483.4.1 時域特徵及生理基本參數擷取 483.4.2 頻域特徵擷取 503.5隨機森林特徵重要性 553.6機器學習 573.6.1 Learning Rate 573.6.2 GRU 583.6.3 ResNet13 583.6.4 結合GRU及ResNet13 60第四章 實驗結果與討論 614.1 動靜態差異討論 614.2 門控循環網路Timestep效能比較 634.3

門控循環網路不同層數效能比較 644.4 門控循環網路不同神經元數效能比較 654.5 不同頻域特徵之效能比較 664.6 ResNet13與同層數CNN13效能比較 674.7 ResNet不同層數效能比較 684.8 ResNet13不同神經元數效能比較 694.9 靜態模型預測效能 704.10動態模型預測效能 724.11整合動靜態模型預測效能 744.12各狀態模型最佳預測效能比較 764.13 動態準確度較低問題 774.14血壓文獻比較 78第五章 結論與未來展望 815.1結論 815.2未來展望 81參考文獻 82附錄 88

形氣論中醫臨證：科學中藥三十年臺灣範輯

為了解決心臟瓣膜的問題，作者陳逸光 這樣論述：

　　「形氣論中醫臨證」，乃十年前「內經形氣論傷寒、溫病」的繼承，本書書寫目的在臨床，而臨證最重要的仍然在中醫的思維，思維在乎理法方藥，是傳統中醫恆久不變的定律。   　　科學濃縮中藥（科中）與傳統水煎藥劑有很大的差別，筆者在三十年前就立下目標，決心要深入探究科中的療效。得出結論：「只要理法準確，科中可以治療各種急慢性疾病」。本書也特別介紹了，用藥輕靈為著稱的孟河學派，於是「科中」便更加有了臨床處方的依據。   　　運用《內經》運氣七篇大論的「形氣」觀，「形」乃五行之體，「氣」乃陰陽之用，「形氣」可以直譯為動態的陰陽五行。中醫治病最重要是明理，理論代表醫者對人體、藥物、方劑等中醫學識，至為重

要。   　　凡是一門專業學問都會有一個核心的關連系統，中醫是一個象思維的體系，而脈診是聯絡、推斷疾病的重要關鍵。脈是指脈象，脈象不是用心學就學得來的，一定要知道人體結構、「內經原旨」才能夠學得好脈診，有點像西醫的X-光診斷，醫師不明人體及臨床，便無從判讀片子，中醫切脈技巧，也是如此。   　　在政府全民健保的德政下，科中的使用已經廣泛被民眾接受，其GMP優點是顯而易見的。筆者經過三十年的臨床用藥心得，在明確的「理法方藥」指導下，科中治療一般的門診疾病，已經是游刃有餘，本書將以《內經》形氣，介紹傳統中醫的診治疾病思維及經驗，對新世代、革命性的「科中」會很實用，而且對傳統中醫理法，本書也有深入的

探討。

基於機器學習之同步心音暨心電生理訊號量測系統

為了解決心臟瓣膜的問題，作者徐鵬翔 這樣論述：

摘要 iABSTRACT iii誌謝 vi目錄 vii表目錄 x圖目錄 xi第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究目的 21.3 文獻回顧 31.4 論文貢獻 111.5 論文架構 11第二章 研究背景及原理 122.1 心臟生理結構探討 122.1.1 心臟循環系統 122.1.2 心臟電位傳導 132.1.3 心臟瓣膜 142.2 心臟生理訊號 152.2.1 心電圖基本特性 152.2.2 心音圖基本特性 172.3 機器學習 202.3.1 線性迴歸－Linear Regression 202.3.2 K-近鄰演算法－k-ne

arest neighbors 212.3.3 隨機森林樹－Random Forest 222.3.4 極限梯度提升－eXtreme Gradient Boosting 242.3.5 交叉驗證K-Fold Cross Validation 27第三章 系統演算法與架構 283.1 系統流程簡介 283.2 建立實驗室生理資料庫 293.2.1 實驗簡介 293.2.2 實驗流程 313.2.3 生理資料庫 323.3 資料前處理 333.3.1 能量疊合演算法 333.3.2 簡單移動平均濾波器 363.3.3 帶通濾波 383.3.4 移除離群值 393.3

.5 正規化 393.4 靜態心率演算法 413.4.1 香農能量包絡 423.4.2 起始心率計算 433.4.3 最大值S1、S2判斷 463.4.4 找尋S2演算法 473.4.5 找尋S1演算法 493.4.6 心率計算 513.5 心音特徵擷取 523.5.1 使用ECG訊號進行特徵擷取 523.5.2 使用閥值進行特徵擷取 643.5.3 監督式機器學習標記 653.6 機器學習 663.6.1 機器學習心音分類模型 663.6.2 機器學習結合靜態心率演算法 673.7 硬體整合設計 683.7.1 心電圖量測IC 693.7.2 微型麥克風

693.7.3 多通道ADC轉換器 693.7.4 藍牙通訊模組 693.7.5 微控制器 69第四章 實驗結果與討論 704.1 驗證資料 704.2 靜態心率演算法誤差驗證 714.1 機器學習效能驗證 744.1.1 心音分類模型預測效能指標 754.1.2 XGBoost參數效能評估 764.2 機器學習分類效能驗證 834.3 機器學習結合靜態心率演算法誤差驗證 844.4 狀態機與機器學習心率誤差效能驗證 864.5 心率文獻比較 88第五章 結論與未來展望 905.1 結論 905.2 未來展望 90參考文獻 91附錄 97