基於時序卷積網路之單FMCW雷達應用於非接觸式即時生命特徵監控

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林以恩(Yi-En Lin) 查詢紙本館藏

畢業系所

通訊工程學系

論文名稱

基於時序卷積網路之單FMCW雷達應用於非接觸式即時生命特徵監控
(Non-contact Real-Time vital sign detection Using single FMCW Radar based on Temporal Convolutional Networks)

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摘要(中)

生命特徵偵測在醫學和臨床領域中扮演著重要的角色。往年靠著接觸式裝置帶在人體上偵測並分析關鍵的生理參數，包括心率、呼吸率、心電圖等，用來協助醫生判斷病情且做出最適當的治療。在臨床診斷和監護中，生命特徵偵測的應用範圍廣泛且多樣。然而，生命特徵偵測技術也面臨著挑戰和問題。例如，穿戴裝置造成的不適感以及隱私保護等方面需要進一步的改進和研究。於是，近年開始提出非接觸式裝置檢測人體生命特徵，除了能避免長期穿戴醫療設備所帶來得不適外，比起使用 RGB 相機等設備，連續調變波雷達(Frequency modulated continuous waveform radar, FMCW)也能提供有效的隱私保護。
本篇論文的目的為非接觸式的生命特徵監控。我們提出的方法為以時
序卷積網路 (Temporal Convolutional Network, TCN) 為主體之模型用以提取生命特徵。TCN 的特點為使卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 也能具有時序序列建模的能力。搭配具有注意力增強功能的子系統，提供充足有效的訊息，能使模型更有效地監控生命特徵，從而提升準確度。

摘要(英)

Detecting vital signs plays a crucial role in the medical and clinical fields.
In the past, vital signs were typically measured and analyzed using contact-based
devices, including heart rate monitors, respiratory rate monitors, and electrocardiography (ECG) systems, to assist doctors in diagnosing conditions and making informed treatment decisions. Vital sign detection has a wide range
of applications in clinical diagnosis and monitoring. However, there are challenges and issues associated with traditional contact-based methods, such as discomfort caused by wearing devices and concerns regarding privacy protection.
As a result, non-contact methods for monitoring vital signs have been proposed in recent years. In addition to avoiding the discomfort of long-term device wear, non-contact methods, particularly Frequency Modulated Continuous Wave
(FMCW) radar, offer effective privacy protection compared to devices that utilize RGB cameras.
The objective of this thesis is non-contact monitoring of vital signs. We propose a model primarily based on Temporal Convolutional Networks (TCN) to extract vital sign features. TCN enables Convolutional Neural Networks (CNN) to effectively model temporal sequences. By incorporating a subsystem with attention mechanisms, which provides relevant and informative cues, the model can monitor vital signs more effectively, thereby improving accuracy.

關鍵字(中)

★ 深度學習
★ 毫米波雷達
★ 時序卷積網路

關鍵字(英)

論文目次

目錄
摘要.....................................................I
Abstract ............................................ II
誌謝...................................................III
目錄.................................................... V
圖目錄...................................................VII
表目錄................................................ VIII
第一章緒論............................................. 1
1-1 研究背景 ....................................... 1
1-2 研究動機與目的 ............................ 3
1-3 論文架構 ........................................ 5
第二章傳統非接觸式生命特徵偵測方法.............. 6
2-1 FMCW 雷達介紹 ........................... 8
2-1-1 FMCW 雷達系統架構................................ 8
2-1-2 混波器............... 10
2-1-3 數位訊號處理器...................................... 11
2-2 FMCW 雷達測距原理.................. 11
2-2-1 距離推導................................... 11
2-2-2 Range FFT................................ 12
2-2-3 靜態雜波濾除.................................... 12
2-3 相位提取 ...................................... 13
2-3-1 相位關係式........................................ 14
2-3-2 相位計算................................... 14
2-3-3 心率及呼吸率估計........................... 16
第三章深度學習相關介紹.................... 17
3-1 時序卷積網路 .................................... 18
3-1-1 因果卷積...................................................... 18
3-1-2 擴張卷積..................................... 19
3-1-3 殘差模塊................................ 20
3-2 注意力機制 ...................................... 21
3-2-1 編碼器............................................. 23
第四章提出之架構............................... 26
4-1 系統架構 ....................................... 26
4-2 訓練模型階段 ............................... 27
4-2-1 資料前處理.................................... 28
4-2-2 神經網路模型................................. 31
4-2-3 反向傳播及更新梯度............................... 31
4-3 測試階段 ....................................... 32
第五章實驗結果與分析討論...................... 33
5-1 實驗環境介紹 ................................. 33
5-2 實驗結果比較與討論 ................... 34
5-2-1 時序卷積網路以不同訊號時長之比較 .................... 34
5-2-2 時序卷積網路模型參數之比較 .......................... 35
第六章結論與未來展望......................... 36
參考文獻......................................... 37
圖目錄
圖 1. FMCW 雷達系統架構 ..................................8
圖 2.調變波種類 ........................................ 9
圖 3.因果卷積 ........................................ 18
圖 4.填充示意圖 .................................... 19
圖 5.擴張卷積 .......................................... 20
圖 6.殘差模塊流程圖 ............................ 21
圖 7.TRANSFORMER 架構圖..................... 23
圖 8.TRANSFORMER 編碼器..................... 23
圖 9.自注意力機制架構圖 ..................... 25
圖 10.多頭注意力架構圖 ...................... 25
圖 11.提出之系統架構圖 ....................... 26
圖 12.FMCW 雷達................................ 28
圖 13. MASIMO PULSE OXYGEN .......................... 29
圖 14.實驗場景圖 ................................... 30
表目錄
表 1.訓練模型階段參數設定列表.............. 28
表 2.實驗環境軟硬體之配置表................ 33
表 3.不同訊號時長之心率及呼吸率比較表.............. 34
表 4.模型參數之比較表 .......................... 35

參考文獻

[1] D. Wang, S. Yoo, and S. H. Cho, “Experimental Comparison of IR-UWB
Radar and FMCW Radar for Vital Signs,” Sensors, vol. 20, no. 22, p.
6695, Nov. 2020, doi: 10.3390/s20226695.
[2] S. Bai, J. Z. Kolter, and V. Koltun, “An empirical evaluation of generic
convolutional and recurrent networks for sequence modeling,” arXiv
preprint arXiv:1803.01271, 2018.
[3] C. Subakan, M. Ravanelli, S. Cornell, M. Bronzi and J. Zhong, "Attention
Is All You Need In Speech Separation," ICASSP 2021 - 2021 IEEE
International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
(ICASSP), Toronto, ON, Canada, 2021, pp. 21-25, doi:
10.1109/ICASSP39728.2021.9413901.
[4] Y. H. Shen (2020).Non-Contact Real-Time Respiration Rate Monitoring
Using FMCW Radar。(master′s thesis。National Ilan University)
[5] [n. d.]. infineon FMCW radar(BGT60TR13C).
https://www.infineon.com/cms/en/product/sensor/radar-sensors/radarsensors-for-iot/60ghz-radar/
[6] [n. d.]. Masimo - MightySatRx.
https://www.masimo.com/products/monitors/spot-check/mightysatrx/
[7] Z. Xie, H. Wang, S. Han, E. Schoenfeld, and F. Ye. 2022. “DeepVS: a
deep learning approach for RF-based vital signs sensing”. In Proceedings
of the 13th ACM International Conference on Bioinformatics,
Computational Biology and Health Informatics (BCB ′22).

指導教授

張寶基

審核日期

2023-11-24

推文