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國防醫學院 生命科學研究所 朱基銘所指導 吳亦軒的 發展穿戴設備與公共衛生平台用於監測人群健康的心力指標 （2021），提出CWT 2022關鍵因素是什麼，來自於運動遊戲、Tabata、飛輪健身車、心力指標、跑步、生活品質、睡眠品質、情緒困擾。
而第二篇論文逢甲大學 自動控制工程學系 林育德、郭至恩所指導 林育玄的 開發一套應用於自動睡眠判讀的可解釋性系統 （2021），提出因為有 人工智慧、睡眠生理訊號、電腦輔助診斷系統、睡眠可解釋性模型、圖像說明的重點而找出了 CWT 2022的解答。
發展穿戴設備與公共衛生平台用於監測人群健康的心力指標
為了解決CWT 2022 的問題，作者吳亦軒 這樣論述：
目錄 II表目錄 III圖目錄 IV附錄目錄 V中文摘要 VIAbstract IX第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究重要性 5第三節 研究目的 6第二章 文獻探討 7第一節 心臟功能生理機制相關的概念 7第二節 心臟功能生理機制指標及相關研究 10第三節 運動方式與運動相關心臟功能生理機制指標的關係及影響因素研究 14第四節 穿戴式裝置 22第五節 心力指標與公共衛生平台 28第三章 研究方法 30第一節 研究設計與研究對象 30第二節 研究工具 33第三節 研究變項與操作型定義 43第四節 資料蒐集
方法與步驟 47第五節 資料處理與分析方法 51第四章 研究結果 54第一節 基本人口學特徵 54第二節 智慧手環的準確性及可靠度驗證 59第三節 介入4周後各組跑步秒數比較 63第四節 介入4周後各組心力指標、生活品質、睡眠品質及心理壓力差異比較 67第五章 討論 96第一節 心律貼片與智慧手環的準確性及可靠度 96第二節 介入4周後各組跑步秒數及心力指標變化情形 99第三節 介入4周後各組生活品質、睡眠品質及情緒困擾變化情形 104第四節 研究優勢及限制 107第六章 結論與建議 108參考文獻 110附錄 132
開發一套應用於自動睡眠判讀的可解釋性系統
為了解決CWT 2022 的問題，作者林育玄 這樣論述：
目前睡眠疾病診斷方法是透過多重睡眠紀錄儀加以量測患者睡眠生理訊號並分析，臨床人員需整晚監控患者收錄時的訊號品質且在判讀其睡眠生理訊號後與受試者進行溝通，但單單的睡眠階段判讀只有對專家來說是比較了解其判讀此階段的，就算如此其原因也並非這麼的直觀，而在自動睡眠判讀上，準確度雖然高，但可解釋性低，所以希望能夠開發一套自動睡眠判讀的可解釋性系統。本論文將使用成大醫院的睡眠中心的私有數據集，共67位睡眠障礙患者之資料，開發並驗證自動判讀睡眠階段的可解釋性等功能之模型。首先針對該巨量數據集將整夜的腦電訊號(EEG)分割成每30秒為一段訊號；接著透過連續小波轉換，將EEG通道的30秒訊號轉換成時頻圖，並依
照不同的睡眠階段特徵對每張時頻圖標上其可解釋性註釋文句；再來將時頻圖輸入CNN，即ResNet152中來提取特徵，接著將提取的特徵與時頻圖的可解釋性註釋輸入至Transformer中進行時頻圖的註釋文句生成，使用的方法為直接用一種解釋性模型，對各階段做可解釋性，接著對文本做評比預估的方法BLEU來做評分結果，而N1的BLEU為0.618、N2的BLEU為0.96、N3的BLEU為0.804、Rem的BLEU為0.959、Wake的BLEU為0.721；開發自動判讀睡眠的可解釋性功能，並幫助專家在使用自動睡眠判讀上有一可解釋性的依據，來達到輔助專家縮短進行睡眠判讀所需要的時間。