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Android 5.X + SQLite POS前端銷售 App 系統設計寶典：使用最新 Android Studio 開發

為了解決app資料庫的問題，作者孫惠民 這樣論述：

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app資料庫進入發燒排行的影片

基於光體積變化描記圖踝肱血壓指數計算之下肢動脈阻塞檢測裝置

為了解決app資料庫的問題，作者李冠叡 這樣論述：

下肢動脈阻塞疾病(LEAD)屬常見周邊動脈血管疾病，該病症通常為血液中脂肪等黏稠物質形成斑塊堆積於動脈管腔內，造成動脈粥狀硬化，使人體血液循環過程，傳遞至末端肢體血流量減少，導致腿部肌肉組織缺乏含氧血液，且可能發生於病患單側或雙側下肢。LEAD患者於初期無明顯病徵，病患常因下肢疼痛與間歇性跛行等症狀產生時才接受治療，其嚴重阻塞恐擴展至下肢壞疽甚至截肢，因此高風險族群於日常預防性篩檢動脈阻塞與否顯得格外重要。臨床檢測LEAD常使用踝肱血壓指數(ABPI)作為非侵入式診斷方法，藉由計算腳踝動脈與上臂動脈收縮壓比值，評估心臟收縮時動脈血液是否有效到達末端肢體，藉此量化LEAD嚴重程度，惟該檢測儀器

費用較高，且需由專業醫師操作，患者恐因白袍高血壓導致檢測結果失準。本研究提出一種低成本且易於居家使用之下肢動脈阻塞檢測裝置(Lower Extremity Artery Disease Detection Device, LEADDD)，基於四組反射式光感測器量測人體四肢動脈血流變化之光體積變化描記圖(PPG)進行訊號處理與分析，該裝置提取多種PPG訊號特徵參數作為類神經網路模型之輸入特徵，經由模型輸出血壓預測值以計算ABPI，可即時呈現四肢收縮壓(SBP)與舒張壓(DBP)以及兩側ABPI之量測結果於行動裝置APP介面，並儲存於資料庫系統，提供受測者暸解自身病徵嚴重程度，亦可供臨床醫師作為診

斷參考依據，提升預防及醫療檢測之便利性。本裝置經量測受測者PPG訊號後，由本研究訓練之類神經網路血壓預測模型計算SBP與DBP預測值，並使用市售醫療器材認證OMRON HEM-7130血壓計作為血壓數值驗證工具，於人體一天中血壓波動幅度較明顯時段，安排量測13位受測者上臂肱動脈和腳踝脛後動脈之血壓值，評估本研究裝置與醫療器材血壓計兩者於血壓量測之誤差，以驗證本裝置可靠性。經實驗結果顯示，本研究血壓預測模型於SBP之平均絕對誤差為3.37 mmHg、DBP為2.38 mmHg，R^2分別為0.88與0.92，並將LEADDD實際於13位受測者執行量測實驗，其SBP最大平均誤差值為-4.7 mmH

g、DBP為3.4 mmHg，達到英國高血壓協會(BHS)與美國醫療儀器促進協會(AAMI)所規範血壓量測誤差值容許區間，初估本裝置具一定程度之可信度。

Android 5.X + SQLite POS前端銷售 App 系統設計寶典：使用最新 Android Studio 開發(附綠色範例檔)

為了解決app資料庫的問題，作者孫惠民 這樣論述：

　　這是一本不一樣的Android系統規劃用書！ 這是一本不一樣的Android程式教學用書！ 　　※市面第一本講解如何使用Android規劃商務應用App系統程式設計用書。 　　※市面上第一本教導讀者使用Android規劃POS前端銷售管理App程式設計用書。 　　※本書創舉：附贈一套完整Android POS前端銷售管理App軟體系統的原始程式碼，在Android Studio中開啟附贈POS專案，即可立即得到全套POS應用軟體的程式碼，即可完整瞭解所有相關資源。 　　目前在市面上所有實體書店或網路購物商城，隨便一找都可找到成千上百的Android程式設計用書，但若仔細分析，

就會發現目前市面上所有Android用書幾乎都是教導讀者如何使用Android SDK + Java來設計Android App程式、不然就是教導讀者Android物件指令用書！但這些Android的書籍，都只是教導讀者使用Android的開發工具來設計App！而沒有一本是教導讀者如何應用Android來開發商務領域的應用系統 (如：POS銷售App、CRM管理App、庫存盤點App…)！而這些商務應用領域的Android App系統，才是目前所有企業行號最需要的，但目前市面上卻沒有一本Android書籍是講解此種商務系統設計的，因此有了本書的企劃！ 　　本書使用程式設計結合商務作業模式導向

方式，Step By Step的教導讀者以及設計者開發Android環境下的POS前端銷售管理App系統。本書將整個POS前端銷售App系統設計為3大子系統，由簡入深的講解如何使用Android不同功能的物件結合商務流程來規劃POS應用系統，讀完本書，相信所有讀者對如何使用Android + Sqlite來開發商務應用App軟體都會有所瞭解。

基於卷積神經網路應用於心電圖量測之心臟節律不整檢測裝置

為了解決app資料庫的問題，作者臧英宏 這樣論述：

心律不整是指正常心臟有任何不規則的變化節奏產生，包括心房顫動、早搏、心室顫動與心跳過速。雖然短期的心律異常可能不會對生活產生嚴重的影響，但持續的心律異常則容易導致致命的情況發生。根據世界衛生組織資料，心血管疾病是當今第一大死因。超過1,770萬人死亡於心血管疾病，約佔整體死亡人數的31%。其中又以心肌梗塞為主，而心律不整為心肌梗塞與猝死的高危險因子。心電圖ECG檢測是一種非侵入性檢測方式，可以顯示心律與心臟的狀態，如何從心電訊號中檢測出不規則的心律便成為心臟疾病學當中一項重要的任務。本研究提出CADeD心臟節律不整檢測裝置，透過深度學習方式進行心臟圖像辨識，可提供病患離院於居家使用。其使用心

電訊號感測器對受測者四肢進行即時心電訊號量測，將量測到之ECG訊號轉換為二維灰階圖像。同時將訓練資料進行資料增強，平衡數據集，並透過卷積神經網路將心電訊號作分類，即可獲得受測者之心律不整心跳種類。量測數據經由Wi-Fi無線傳輸至線上資料庫，同時儲存於本地SQLite資料庫系統，並即時顯示於手機App介面，以作為醫師與患者初步參考依據，供醫師評估心臟節律狀況以決定治療與否。本研究利用CADeD裝置進行人體心律不整量測實驗，根據本實驗15位受測者之量測結果分析可得，多數受測者經本裝置預測之心律辨識均屬於正常心律。正常心律受測者之各項心律不整辨識結果皆低於本研究所定之閥值；其中，P8受測者為左束分支

阻斷患者，經醫院診斷為心律不整。經本研究之心律不整量測裝置進行人體量測之預測結果為左束分支阻斷，單一心律不整心跳佔比佔整體心跳比例之多數，最終之預測結果與臨床醫院診斷結果相同。本研究初步提出之心臟節律不整檢測裝置具備辨識性與準確度。