psvt心電圖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

基於心電圖訊號進行自動化準確判別心房撲動及心房顫動

為了解決psvt心電圖的問題，作者陳俐君 這樣論述：

長期以來，全球十大死亡原因以「心血管疾病」居首，且在過去十年中，罹患心血管相關疾病的人口成長了54.4％，目前還在不斷地增加中。可見心臟病對於國人的威脅不容忽視，因此，預防及保健心血管疾病相關議題已儼然成為國人重視的健康問題。心律不整為心血管疾病之一，將會造成心悸、暈眩、胸悶、呼吸困難等症狀，嚴重時甚至會猝死。心律不整可分為不規則早期收縮、快速心律、慢性心律等三大類，以心房撲動(AFL)、心房顫動(AF)、陣發性上心室頻脈(PSVT)及房室傳導阻滯(AVB)等較為常見。在本篇論文中，將針對心房撲動以及心房顫動兩種常見且不易分辨的心電圖進行分類。目前對於心律不整的診斷，最有效且常用診斷工具即為

心電圖，醫師透過觀察心電圖波形之變化，了解患者的心跳速率是否正常，進而診斷心律不整的類別及嚴重程度。但一般心電圖對於心律不整的診斷有限，即使是訓練有素的心臟病專家，也可能發生判讀錯誤的情況。現今深度學習在醫學領域的應用蓬勃發展，尤其是在醫療影像辨識技術上，除了能精準預測異常病情，還能協助分析大量的數據資料以辨別病因，帶來智慧醫療新時代的革命。本研究目的為利用深度學習來建置12導程心電圖的預測模型，以判別分類AF及AFL，進而透過深度學習的技術來輔助醫生進行臨床診斷，加速判讀心電圖，提升診斷和治療的正確率。基於心電圖訊號，本研究方法將利用卷積神經網路建立預測模型，不同於傳統機器學習方法，減少複雜

的手工特徵提取。在本篇論文中，我們訓練一個10層的卷積神經網路架構進行提取特徵並進行分類，並透過更新權重以及交叉驗證以改善並獲得最佳的準確率。透過比較其他監督式學習模型來評估效能，其實驗結果表明該模型優於其他模型，評估結果顯示準確率為0.86、敏感度為0.85、特異度為0.86。其AUC值達0.85。