清華大學電機工程學系所學位論文
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近年來越來越多的研究從事聲訊與視訊的結合來做聲源定位，可以減低單一使用聲訊在充滿雜訊以及聲音迴響的環境下估計聲源方位所造成的誤差。本論文就是以兩支麥克風與筆記型電腦上的網路攝影機針對說話者做聲源定位。在聲訊方面是利用雙曲線的定義估計聲源的角度。在視訊方面是利用Viola與Jones提出的人臉偵測演算法偵測到人臉之後，再利用Turk與Pentland提出利用主成份分析法(Principal Component Analysis, PCA)找到每個人不同的eigenface來做人臉辨識。 因此本論文的系統架構是先利用視訊偵測到人臉在影像中的大小估計人到網路攝影機的垂直距離，在結合利用雙曲線定義所估計出的聲源角度，求得當聲源是人時，以網路攝影機(即兩支麥克風的中點)為中心的二維平面座標。本論文除了可以偵測說話者的方位以及辨識說話者的身分之外，同時也利用聲源角度的資訊輔助影像針對人臉旋轉偵測。並且在假設聲源之間彼此的訊號不相關(uncorrelated)時，可以利用視訊偵測到的人臉個數與聲訊利用交互相關函數來估計在室內環境下的潛在聲源個數。 本研究方法，實驗量測結果得知:在利用視訊結合聲訊針對人做聲源定位的二維平面座標誤差不超過5cm。並且假設聲源之間彼此的訊號不相關以及筆記型電腦上的網路攝影機視角範圍限制在-25°~25°之下，只要利用兩支麥克風就可以偵測到兩個聲源同時發聲。
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具診斷等級之行動健康照護平台，旨在為現代人建立一個便利的遠距照護環境。雖然行動醫療已不是一個創新的研究課題，但是新興的穿戴感測技術和時下普及的行動設備卻可以使這樣的系統變得比以前更加完善且強大。此外，醫生和工程師之間，跨領域的合作更是另一項使這些研究在過去幾年變得更加完善的推動力。 在我們的平台上，我們利用自行開發的心電圖記錄原型模組來記錄用戶的單導極（Ⅱ導極）心電圖信號。原型的整體重量約35克（包含一顆850毫安時的充電鋰電池），且大小只有一般信用卡的一半。我們所開發的智慧手機應用程式擁有良好且人性化的使用者介面，它可以讓我們利用現今廣泛流行的行動裝置做為整體平台的中繼站，協調可穿戴式量測器和雲端伺服器之間的溝通與資料傳遞。由於當今手機的計算能力以及可程式化特性，我們所提供的手機應用程式不僅僅可以將所記錄的數據轉送到醫療雲，也可以為用戶們提供一些具有價值的服務和功能。這正是我們平台的主要值之一。 雖然我們的原型模組和應用程式可以提供許多功能，但它仍然擁有令人稱羨的低功耗特性。對於無線量測的原型來說，一顆850毫安時的電池可以讓它連續地記錄並傳送數據至少24小時（整個傳感器的總功耗約為145毫瓦，而其中約110毫瓦的功耗則是來自於所使用的藍芽2.1模組。當我們更換為4.0版本的藍芽低功耗（BLE）模組後，整體系統將會擁有更低的功耗）。對於手機應用軟體來說，我們對程式中所有的服務線程都進行了最佳化的工作，以為手機帶來最長的電池壽命。根據我們的實驗，一支帶有1800毫安時電池的四核心Android手機可以在執行我們的程式時擁有至少6.5小時的電池壽命。除此之外，高端的硬體規格在我們所設計的軟體上並非必要。一支具有800 MHz單核心處理器的Android手機就足以非常流暢的運行我們所設計的應用程式。 雲端醫療是我們平台的另一主要價值。這樣的雲端服務不僅可以提供準確的檢測方法，而且還提供先進生物醫學信號處理的分析技術。在我們的平台中，我們設計了一個精確的演算法來檢測所記錄到的單導極心電圖信號。經過MIT-BIH心律不整數據庫的驗證，我們的演算法具有著強大的效能。靈敏度（Se%）和預測能力（+P％）分別可以達到98.80％和99.19％。如果我們忽略MIT-BIH數據庫中極端的幾種情況：108，203，222，檢測結果將會高達99.45％和99.42％。除此之外，許多其他心電圖的分析方法也在我們的平台上被執行。而所有這些方法都已在不同的心臟分析研究中被證明是具有意義的。 我們同時也利用所實現的分析方法和時頻分析技術進行了另一個創新研究。我們希望能找出非酒精性脂肪肝（NAFLD）患者和正常人之間，心率變異性（HRV）指標的顯著差異。這可以幫助我們確定人體的肝臟和心臟之間是否有一些相互影響。果然，此一研究結果表明，非酒精性脂肪肝與ln sdNN的減少以及0V百分比的增加有關。因此我們認為，透過HRV參數對自主神經功能紊亂做進一步的風險分層對於NAFLD患者是必要的。
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在論文中提出一個具有高效率節能的健康照顧系統。系統有三個部分所組成的。分別為無線量測節點、行動裝置與雲端伺服器。無線量測節點擷取到的信號傳至附近的電子儀器像是智慧型手機的行動裝置。這些行動會做為資料的中繼站，再以3G 或是WiFi 的方式傳到雲端的伺服器。因為信號必須連續的監測24個小時以上，所以低能量消耗是我們在設計無線量測節點時的主要目標。 在雛型系統中，我們使用商用的元件組成一個無線量測節點。此外我們使用以Android 作業系統的平台開發一個程式，具有可以上傳資料與即時畫圖的功能。在雲端的伺服器我們不僅開發一個低複雜度尋找心電圖上R 點的方法，並且也開發可以預測病人病情的演算法。有了實現雛型系統的經驗，我們可以使用晶片來實現這個系統已讓整體效能更好。 在使用晶片做為無線量測節點的架構中，晶片上具有四個部分，分別為類比放大器、類比數位轉換器、數位信號處理器與無線發射機。在論文中我們集中描述數位信號處理器的部分。數位信號處理器大致是由微處理器、壓縮電路和其他的輔助電路所組成的。其中微處理器是由一個開放原始碼的8051 微處理器所修改的。數位信號處理器的主要功能是作為晶片的主動元件控制其他電路。此外由於無線發射機為最耗電的部分，因此降低所需要傳輸的資料可以減省能量消耗。為了要節省傳輸的資料量，數位信號處理包含了壓縮電路。此外為了要讓功率最低化在數位信號處理器的設計上也是以低功率消耗為考量，像是clock gating的技術。另一方面，為了應付body area network 的需求。在論文中一個多重功能的收發機的設計也被提出。在這個收發機中，數位電路是一個可程式化的處理器可以應付不同模式的解調變的需求。 在論文中所提出的無線感測晶片架構以混和訊號的晶片設計流程實現。此設計流程也會被介紹包括數位電路和類比電路驗證的方法。這個無線感測晶片是以TSMC 0.18 μm 的製程所實現。此晶片的大小為5.29 mm2，在操作電壓在1V和工作頻率為1M Hz 的環境下，數位電路的功率消耗為365 μW，整個晶片的功率為710 μW。
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隨著目前醫療技術的進步，使社會漸漸轉型為高齡化人口結構，某些病狀或者慢性病所需要長時間並且能夠即時地監控人體各種生醫訊號的醫療儀器設備，其需求有日益增加的趨勢。這幾年來可以看到越來越多的文獻開始研究人體各類生醫訊號的特性以及各種應用於醫療上的系統電路，並且將其整合為適於人體的積體電路晶片而便於隨身攜帶的裝置。其中避免雜訊干擾而把感測到的微小振幅生醫訊號放大，是位於最前端低雜訊生醫訊號前端電路的主要功用。 本研究為擷取腦波訊號與心電訊號低雜訊前端電路及類比心電訊號動作雜訊干擾偵測器，低雜訊生醫訊號前端電路採用擁有高共模互斥比特性的全差動電流平衡式儀表放大器來做低雜訊的設計，並且利用截波穩定技術來減小電路中的閃爍雜訊，並且對於腦波訊號與心電訊號兩者不同的振幅與頻寬，利用低轉導電容濾波器與可調增益放大器來調整適當的頻寬與振幅。非侵入式的心電訊號量測容易受到量測環境中的雜訊干擾，舉凡電源線、呼吸以及動作或肌肉造成的干擾均為雜訊來源。其中最難處理的則是動作雜訊。目前最常被用來處理動作雜訊的方法是利用數位調適性濾波器演算法來移除動作雜訊的干擾。本研究提出類比心電訊號動作雜訊干擾偵測器，其目的為藉由透過類比前端偵測動作雜訊干擾的發生，來減少後端數位處理器中調適性濾波器因不必要處理動作雜訊干擾而持續運作所需要的運算與功率消耗。另外，心電訊號動作雜訊干擾偵測器也能提供其監測期間資料的可用性和監測量測電極的接觸狀況之功用。 本篇研究使用TSMC 90nm CMOS 標準製程實作。整個系統電路功率消耗為22.17 μW。低雜訊生醫訊號前端電路在EEG與ECG的頻寬範圍內，其輸入總等效雜訊分別為1.06 μVrms與1.64 μVrms，NEF為8.2，共模互斥比為107 dB，其結果顯示此電路適用於腦波與心電訊號之生醫訊號擷取系統。
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質子治療是新興治療癌症的技術，能提供精確且品質穩定的質子治療探測器，對質子治療及其應用有很大的助益。本論文就是致力於探討質子探測器的研究，開發一套以Linux為平台的質子治療探測器之圖形人機介面與資料擷取系統軟體。 本論文所使用的質子探測器硬體設備由Sensor array的Detector、OPA、ADC、FPGA、USB、High Voltage板、Power Supply所組成，Sensor array為X-Y Strip型共有256個通道。探測器的原理為當質子射線穿過Sensor array時，會游離出電子，藉由高壓驅使電子向Sensor array前進而形成電流，電流經OPA轉換成電壓訊號，用ADC從類比轉成數位訊號，驅動硬體的指令由FPGA控制，最後從USB傳到電腦。 除了要了解上述硬體架構外，本論文主要貢獻是完成在Linux環境中，設計一套圖形人機介面與資料擷取系統軟體控制質子探測器。程式分成三個部分，第一部分為藉由C語言的撰寫，控制探測器開關、輸入Trigger on等訊號驅動硬體、控制ADC取樣的速度、擷取資料的多寡、測試擷取回來的資料有無損失、把得到的資料存成檔案。第二部分是用C++整合ROOT函式庫，撰寫出即時產生圖形的功能，在實驗進行的同時可以即時監控與分析。第三部分是完成整個系統的人機介面，以利操作方便與因應未來可能的商品化。 在完成整個系統後，實際去核能研究所進行以60Co為放射源的實驗，在實驗中順利的控制探測器，包括高壓的控制、取樣頻率的選擇等，並即時產生圖形顯示功能以監看實驗資料是否正確，且把大量資料存成檔案以供實驗數據的分析。在實驗中設定取樣頻率在500Hz、1kHz、2kHz、4kHz時，無資料損失的情況，證明此質子探測器軟硬體系統是正確並可實際運行的。
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在石油燃料及天然氣的價格逐漸升高，對替代能源的需求也日益增加。太陽能被視為下一代之主流能源，其應用亦被廣泛討論。然而，如何更有效率地提升太陽能轉換效率也成為重要議題。為了提升在太陽能光電系統在受到遮蔽時的輸出功率，我們使用分散式太陽能光電系統之架構，並且搭配最大功率追蹤功能，使每一塊太陽能板都能操作在其最大功率輸出點。內部的數位訊號處理器包含了最大功率追蹤以及電流預測之功能。此外，本實驗亦提供介面電路作為類比環境及數位環境之溝通橋樑。本論文將會著重在討論介面電路包含類比數位轉換器以及數位脈波寬度調節器之設計。 在介面電路當中包含了8 位元之逐步漸進式類比數位轉換器，並且針對降低內部切換功率及降低所使用電容面積大小做了精確的設計。在逐步漸進操作上使用了非同步操作方式以達到降低其所需要的操作速度及控制電路之功率消耗。 另一方面，混和式數位脈波寬度調變器提供二個頻道同時控制直流升壓轉換器之上橋及下橋之開關。在同步開關的切換式轉換電路的實現上，加入空白時間以避免上下橋開關同時導通產生瞬間電路短路造成漏電流，使得轉換效率降低。此混和式數位脈波寬度調變器亦包含了矯正電路抵抗製程偏移所造成的影響，並且配有自動重啟功能，降低整體功率消耗。 本實驗使用TSMC 0.25-μm HV CMOS 1P3M 製程當中的2.5V 元件實現，晶片大小為1.7mm × 1.9mm，並且成功的操作在分散式太陽能光電系統平台上。
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摘要 本論文的研究目標是以影像切割方法之Distance Regularized Level Set Evolution為基礎，從此方法去改良後並可以增強影像切割的應用能力，除了一般真實影像切割之外，也可針對特定較難切割的影像作處理。 論文中提到Distance Regularized Level Set Evolution中演化的過程來自於energy function，以能量最小化做為Level set equation核心定義的式子，其中energy function含內能與外能，我們提出利用改良外能中的edge indicator可以使用在特定較難切割的影像。雖然改良後的外能可以提升影像切割的能力，但因此對於受雜訊影響的物件邊緣部分更為敏感，所以我們也同時提出了配套措施，使用雙邊濾波器平滑雜訊並且保留邊緣、使用canny edge偵測弱邊界的資訊，並在處理影像前改變外能中的edge indicator，如此希望能讓DRLSE發揮最佳的影像切割能力。 我們將研究結果以圖的方式來呈現以比較改良前後差異性，其中包含原本DRLSE處理過後的結果圖，以及用改良edge indicator DRLSE處理過後的結果圖，並且也同時示範了利用canny edge改善此方法之弱邊界的處理結果，最後我們將影像切割結果圖與真正結果圖(ground truth)比對並計算出其錯誤指標，包含ME (misclassification error)、RFAE (relative foreground area error)、NU (region non-uniformity)、MHD (modified Hausdorff distances)、EMM (edge mismatch)和特別針對輪廓準確度的錯誤指標mean error等，也提出該如何使用這些錯誤測量指標。研究最後討論出DRLSE確實可以透過改良edge indicator，處理一些複數個物件互相靠很近或是物件中含有缺口邊緣等類似例子的影像，進而讓DRLSE的影像切割應用能力提升。 關鍵字：影像切割、影像分割、水平集演化、弱邊界、外能、雙邊濾波器、錯誤率
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本論文希望發展一套指骨ROI的自動化切割系統，進而在後續加入特徵抽取與分析，組成一套全自動的指骨骨齡判讀系統，幫助醫生進行自動化骨齡判讀。 在論文中主要研究灰階指骨影像切割，針對年齡比較小、指尖的指節X光影像，加入前處理調整灰階分佈後，後端切割效果會變得更好，然而年紀大的指骨則沒有改善甚至更糟。所以流程再加入年紀的預知識，以腕骨面積密度隨著年齡變大而增長的特性，在前處理前先利用腕骨大約判定年紀的大小，再考慮是否加入所提前處理，以便後續骨頭邊緣切割。 論文中提出了一套指節切割處理流程，一開始X光影像輸入進來，能夠成功的把九個指節切出(食指、中指、無名指各三個)，接著為了能準確找到這9個EMROI(epiphyseal/metaphyseal bone region of interest)的骨頭邊界，在前處理前，將X光影像的腕骨區域以canny和sobel operator找出待分析X光影像edge像素總數，以此訊息為依據把年紀分為兩類(8歲以上或以下)，判斷為年紀小的則將指骨影像經過前處理，調整影像灰階分布，再進行骨頭切割邊界；年紀大的則直接切割骨頭邊界。 在實驗過程中，採用了四種切割方法，分別是GVF snake、圓形除均、adaptive two-means clustering algorithm以及level set evolution。為了驗證加入預知識後切割骨頭邊界與未加預知識直接切割骨頭邊界的效果，我們採用六種的錯誤測量指標：ME (misclassification error) 、RFAE (relative foreground area error) 、NU (non-uniformity) 、MHD (modified Hausdorff distances)、EMM (edge mismatch)、Mean Errors，實驗結果證實加入預知識後切割骨頭邊界，錯誤指標的值普遍獲得改善，其中mean errors指標的值在四種切割方法中分別降低了28%到33%。
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免疫系統是任何生物中最重要的系統之一。由免疫系統所引起的免疫反應保護了生物免於外來病原體例如：寄生蟲、細菌和病毒所帶來的威脅和有害物質。對於人類和許多脊椎動物來說，複雜的免疫系統基本上能夠分成兩個主要的子系統：先天免疫系統和後天免疫系統。在這篇研究中，藉由斑馬魚在白色念珠菌的初次感染和二次感染之時間序列微陣列數據，我們分別建立了在初次感染和二次感染下的斑馬魚蛋白質調控網路。由分析每個網路中的節點蛋白質和比較兩個網路中有顯著連線數差異的蛋白質，我們辨識出細胞凋亡程序是重要的功能性模組，並且在初次感染中，細胞凋亡是被促進的，而在二次感染中，細胞凋亡是被抑制的。由這些發現，我們推論出由病原體所引起的細胞凋亡在初次感染中是相對活躍的，因為在初次感染下，斑馬魚引起的免疫反應並不夠有效率。然而，由宿主引起的細胞凋亡，免疫記憶性使得宿主免疫系統在二次感染中能夠去針對病原體作更準確的反應。因此，細胞凋亡在初次感染中是促進的，但在二次感染中是被抑制的。 我們的分析能夠幫助更進一步的了解有關於細胞凋亡在斑馬魚先天免疫和後天免疫中扮演的角色。我們相信這些觀點能夠使得在對抗傳染病這場永不止息的戰爭中，在提供治療和藥物設計上有更大的進展。
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在醫學應用上手骨骨齡評估主要用於衡量幼兒骨骼發育情形，可經由骨齡來判斷兒童的發育情況與成熟度，不僅可以得知兒童是否有發育不良的情形，還可用來預測成年後的身高，對於小兒科內分泌診斷有許多幫助。現今骨齡評估方法以Tanner and Whitehouse (TW3)法最常被使用，TW3骨齡評分法的評分方式是使用手骨X光片中20個骨頭部位與各自的8~9張不同年齡層的標準圖做比對獲得成熟度分數，再將所有分數加總起來對照年齡換算表可獲得評估骨齡。 在以往使用TW3紙本評分需耗費許多計算時間與紙張，並且評估者手上必須要有不同年齡層的標準圖才能比對，本論文則是以雲端網路為基礎架構，透過使用PHP、MySQL與Javascript將Tanner and Whitehouse (TW3)評分法實際應用於網頁系統上，使評分過程可以無紙化且變得更為方便，也可隨時連上網路即可操作評分。本系統還應用了使用者權限分級的架構，讓不同層級的使用者可以使用不同的功能與服務，而每位使用者也可擁有屬於自己的資料，並且藉由分享資料與授權資料功能，可讓使用者間的交流更為方便。在TW3評分方式上也改進了前一版本無法直接選擇評分部位選項的問題，本版本可直接點選手骨部位圖即可顯示此部位的標準圖，並對此部位做評分，讓評分作業變得更容易也更有效率。此外也新增能夠放大想評分的X光片部位與儲存圖片，讓TW3評分方式能夠更趨向於自動化評分。另外對於骨齡判讀還新增了一套以腕骨面積比為特徵來自動判讀骨齡的功能，可直接自動化判讀骨齡。 本系統主要發展的使用者階層分級架構可以推廣至各級醫院使用，使用者權限分級的概念可讓醫院上層、醫師與醫護人員等不同使用者行使不同的權限與功能，達到雲端醫療的階層分級制度，更可有效的保護個人病歷資料。