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■ 背景與現況 瞬息萬變的生活之中,到處都充斥各種形形色色的潛藏訊號,例如語音聲波、微小的電波、大氣壓力變化、大地震動、潮汐變化、磁場改變等訊號。這些潛藏訊號的 發現常常是人們生活進步的驅動力,並且使人們對於這些潛藏訊息有了瞭解的渴望,但是光憑一般的觀察 實驗方式常常無法了解這些潛藏訊號中所隱含的各種資訊,於是對於任何潛藏訊號的處理方式產生了一門訊號處理學科,藉此讓人們了解如何提取潛藏訊號,並且分 析出有用的資訊。 人體中也有許多潛藏訊號,反映出生物內各個器官運作之時所產生的生理現象。藉由周邊硬體設備量測所得到的數值稱為生理訊號。可用於推估人體當下的生理 狀況,並作為診斷病情的輔助工具。例如,腦電圖(EEG)可推測大腦運作,心電圖(ECG)可評估心臟脈動,肌電圖(EMG)可了解肌肉運用,除此之外還 有很多可用來推估身體狀態的生理訊號,這些潛藏訊號被周邊硬體量測後,經過分析系統解讀後成為指標性的生理訊號,應用在醫療診斷、生理評估、復健輔具等方 面。 訊號處理的第一步,便是取得正確的訊號。如何擷取完整的生醫訊號資訊,對研究與診斷應用上相當重 要;又由於生醫訊號具有多變、非穩態與非線性的特殊性質,選擇適合的演算法來萃取潛藏其中的特徵訊號,是研究者在訊號分析過程中經常遇到的難題。 本次研討會將探討近年來各種訊號分析的理論及方法應用於生理訊號,如時頻分析、HHT、 ICA、 PCA、 Rolling MSE、 FFT 、TFA、Teager、Trend Estimator、 Fast STFT、Statistics、Bump Removal等。
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■ 講師簡歷 彭仲康 (Chung-Kang Peng) 教授 彭博士是統計物理學家,現任哈佛醫學院副教授,Beth Israel Deaconess 醫學中心 (BIDMC) 的 Rey 生理醫學非線性動態研究所主任,PhysioNet (www.physionet.org) 的共同創辦人,北京大學客座教授、台灣元智大學講座教授。他在國際知名期刊上已發表超過140篇的學術論文,在物理、經濟、生物和醫療等科研領域被引用 9,200餘次。 (Please see http://reylab.bidmc.harvard.edu/people/CK.shtml for more detailed information.) ■ 課程介紹 Understanding the Dynamics of Physiologic Signals 彭仲康 (Chung-Kang Peng) 教授 One of the great challenges of contemporary biomedical science is to understand more fully the dynamics of living systems in health and disease. The importance of this challenge is highlighted by headlines announcing unexpected, life-threatening side effects of once-promising drugs, as well as the serendipitous discoveries deriving from “outside the box”approaches to major public health problems, for example, in heart disease. The basis of such unexpected findings, both negative and positive, is the extraordinary complexity of physiologic systems. These systems defy understanding based on traditional mechanistic models and conventional biostatistical analyses.
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