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以梯度提升決策樹演算法實現流速血壓估測之可行性分析

為了解決大學生手錶ptt的問題，作者李齊 這樣論述：

根據衛生福利部108年國人十大死因的統計中指出，高血壓性疾病排名第八位，相較於十年前相比，有逐年增長的趨勢。血壓是生命徵象的重要指標之一，反應人當前的身體健康情形。如何取得當前的血壓，仰賴血壓計進行量測，然而量測過程，因壓脈袋所造成的不舒適以及機型龐大產生攜帶的不便利，使我們難以建立量測血壓的習慣。基於上述問題，本研究使用實驗室開發的穿戴式手錶，取得當前心電圖之心率與光體積描計圖，利用兩波峰之間的時間差推算脈波傳遞時間(Pulse Transit Time, PTT)，並加入個人生理參數如年齡、身高體重指數(Body Mass Index, BMI)，標準血壓計量測之血壓等，建構梯度提升決策

樹血壓估測模型，進行非侵入式血壓估測可行性評估。實驗結果發現當訓練資料集為2508筆與測試資料為279筆時，模型參數條件將迭代次數設為20，決策樹深度設為9，學習率為0.4時，收縮壓的誤差為1.53±3.64 mmHg；舒張壓的誤差為1.14±2.31 mmHg，與 AAMI、BHS、IEEE1708-2014三種國際血壓規範相比皆符合規範內。