基於中醫脈學開發深度學習體溫檢測系統
本研究提出一套創新的體溫檢測方式,透過全新的檢測演算法架構深度解析脈搏訊號中的特徵,並結合深度學習神經網路開發一套體溫檢測的嵌入式系統。本研究基於血液共振理論,將光體積變化描計圖法擷取到的脈搏訊號處理,從中擷取共振峰值及其變化量,並開發演算法實時檢測血液循環中諧波的微小變化,改善當前分析方法著重在計算平均值,無法呈現即時狀態的缺失。本研究提出的系統和演算法所延伸的深度學習體溫檢測系統準確度在±0.16°C,同時預警系統可以擴展至多種趨勢相關的臨床症狀。此外,本系統實作出嵌入式AI技術,並且以聯邦式學習方法保障資訊安全,將資料保存於本地,上傳訓練調整後的參數到雲端,對邊緣運算領域能做出實質貢獻。