TWI755826B - 瘻管評估系統與方法 - Google Patents

Abstract

一種瘻管評估系統，包含一擷取裝置及一評估裝置。該擷取裝置朝該瘻管發射一無線電載波、接收由該無線電載波反射而成的一回波信號，並將該回波信號輸出為一傳輸信號。該評估裝置包括一通訊模組、一數位濾波模組及一轉檔辨識模組，該評估裝置將該傳輸信號進行數位濾波並轉換為複數圖片檔案，且對該等圖片檔案進行影像辨識以輸出一評估結果。藉此，可以利用該回波信號內隱含的資訊而達到評估該瘻管是否狹窄的效果，且其實施架構之價格實惠，操作方便，並非侵入性檢查，亦無耗材產生，適合作為醫院常規之瘻管通路監測方式。

Description

瘻管評估系統與方法

本發明是有關於一種醫療評估系統與方法，特別是指一種瘻管評估系統與方法。

慢性腎衰竭的病人必須先接受動靜脈瘻管的手術，才能進行洗腎治療，而由於動靜脈瘻管的血流順暢度與洗腎效果密切相關，一旦瘻管栓塞導致洗腎效果不佳或是無法洗腎，將造成病人須立即接受緊急處理甚或住院治療，因此，如何監控瘻管通暢度以確保洗腎效果即為醫界重要研究目標。

目前醫院為早期偵測瘻管通路狀況，會使用Transonic公司之HD03血液透析監視儀，其使用方式是將兩根針頭插入瘻管適當處，以量測血流量並評估瘻管通路功能健全度，其量測精確度高，但儀器價格昂貴，且每次使用之針頭、導管等耗材亦不便宜，因此，不適合作為常規之瘻管通路監測方式。

因此，本發明之目的，即在提供一種適用於常規監測瘻管通路狀態的瘻管評估系統。

於是，本發明瘻管評估系統，適用於量測評估一瘻管的通路狀態，包含一擷取裝置及一評估裝置。

該擷取裝置包括一發射天線、一接收天線、一發射模組，及一接收模組，該發射模組經該發射天線朝該瘻管發射一無線電載波，該接收模組經該接收天線接收由該無線電載波反射而成的一回波信號，該接收模組並將該回波信號輸出為一傳輸信號。

該評估裝置包括一通訊模組、一數位濾波模組及一轉檔辨識模組，該通訊模組信號連接該接收模組，接收該傳輸信號並輸出為一通訊信號，該數位濾波模組信號連接該通訊模組，接收該通訊信號並將該通訊信號數位濾波後輸出為一濾波信號，該轉檔辨識模組信號連接該數位濾波模組，接收該濾波信號並將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，且對該等圖片檔案進行影像辨識以輸出一評估結果，其中，由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中，不進行微分處理。

因此，本發明的第二目的，即在提供一種適用於常規監測瘻管通路狀態的瘻管評估方法。

於是，本發明瘻管評估方法，適用於量測評估一受試者的一瘻管的通路狀態，包含以下步驟：

(A)朝該瘻管發射一無線電載波，並接收由該無線電載波反射而成的一回波信號。

(B)將該回波信號輸出為一傳輸信號。

(C)將該傳輸信號輸出為一通訊信號，並將該通訊信號進行數位濾波為一濾波信號，將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，其中，由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中，不進行微分處理。

(D)對該等圖片檔案進行影像辨識以輸出一評估結果。

本發明之功效在於：藉由將該通訊信號進行濾波及轉檔辨識，可以利用該回波信號內隱含的資訊而達到評估該瘻管是否狹窄的效果，且其實施架構之價格實惠，操作更為方便，並非侵入性檢查，且無耗材產生，因此，十分適合作為醫院常規之瘻管通路監測方式或是病患的居家護理監控。

參閱圖1、圖2及圖3，本發明瘻管評估系統之一實施例，適用於量測評估一受試者的一瘻管91的通路狀態，包含一擷取裝置2及一評估裝置3。

該擷取裝置2適用於對應於該瘻管91裝設於該受試者身上，並適用於靠近該受試者之皮膚92設置，該擷取裝置2包括一發射天線21、一接收天線22、一發射模組23，及一接收模組24，該發射模組23經該發射天線21朝該瘻管91發射一無線電載波，該接收模組24經該接收天線22接收由該無線電載波反射而成的一回波信號，該接收模組24並將該回波信號輸出為一傳輸信號。

該發射模組23具有一頻率可調方波產生電路231、一電連接該頻率可調方波產生電路231與該發射天線21的發射脈衝產生電路232，及一電連接該發射脈衝產生電路232的延遲脈衝產生電路233。

該頻率可調方波產生電路231用以產生一序列方波，該序列方波的頻率可在125 KHz 至 4M Hz 範圍間調整。該發射脈衝產生電路232較佳由CMOS(互補式金屬氧化物半導體，Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)晶片組成，由於CMOS的閘級與汲級(gate-drain) 之間的藕合電容具高通濾波效應，會將序列方波波形的上昇緣與下降緣形成如圖3波形71所示之暫態的阻尼振盪波(即上升緣及下降緣的抖動)，該阻尼振盪波的時距(time interval)可為5~8 ns，並接著進入該發射天線21，該發射天線21較佳為薄膜架構的寬頻微帶天線(patch antenna)，並較佳是設計為具有200M Hz帶寬(bandwidth)的帶通濾波功效，當該序列方波與阻尼振盪波之複合波輸入會使其產生TM ₀₁共振(一階橫向共振模態，1st order transverse mode)，並使該序列方波與阻尼振盪波之複合波的直流成份被濾除，而使波形轉換為如圖3波形72所示的一雙極性脈衝振盪波並發射為該無線電載波，如此，可以阻擋直流成份並使具有阻尼振蕩的高頻成份通過。該延遲脈衝產生電路233接收該序列方波與阻尼振盪波之複合波後，同樣將其進行帶通濾波以去除直流成份，接著將其延遲後輸出為另一雙極性脈衝振盪波。

該接收模組24具有一電連接該接收天線22的解調與濾波電路241、一電連接該解調與濾波電路241的類比數位轉換電路242，及一電連接該類比數位轉換電路242的傳輸電路243。

該無線電載波穿透皮膚92後從該瘻管91表面反射，該瘻管91因血壓脈動而產生週期位移，此位移所造成的都普勒效應(Doppler effect)會改變該無線電載波的頻率並形成該回波信號，該解調與濾波電路241經該接收天線22接收該回波信號，並以該延遲脈衝產生電路233所輸出的延遲後的該雙極性脈衝振盪波對該回波信號進行混波解調，並以帶通濾波方式濾除其高頻雜訊部分，以輸出為一解調信號，該解調信號即包括了該瘻管91的位移資訊。該類比數位轉換電路242接收該解調信號並將該解調信號進行類比數位轉換後輸出為一數位信號，該傳輸電路243接收該數位信號並輸出為該傳輸信號。

其中，該傳輸電路243較佳是使用藍牙(Bluetooth）無線傳輸技術實施。

該評估裝置3包括一通訊模組31、一數位濾波模組32及一轉檔辨識模組33。於本實施例中，以使用一智慧型手機實施該通訊模組31與該數位濾波模組32，並使用一伺服器實施該轉檔辨識模組33作為說明，但亦可使用一伺服器直接實施該評估裝置3整體，其實施架構並不以此為限。

該通訊模組31與該數位濾波模組32可使用一智慧型手機實施，並以藍牙無線傳輸技術實施該通訊模組31以信號連接該傳輸電路243，該通訊模組31接收該傳輸信號並輸出為一對應該數位信號的通訊信號，該數位濾波模組32信號連接該通訊模組31，接收該通訊信號並將該通訊信號數位濾波後輸出為一濾波信號，並較佳是將該通訊信號內含的該瘻管91的位移資訊儲存於該手機中，且可顯示於該手機之螢幕以供使用者觀看。其中，該數位濾波模組32較佳是使用FIR(有限脈衝響應，Finite impulse response)濾波器實施。該手機可以使用預先安裝的APP(行動應用程式，mobile application)對該通訊信號進行數位濾波處理，並且，較佳是將該通訊信號濾取0.2~10Hz之頻段輸出為該濾波信號。

該轉檔辨識模組33可使用一伺服器實施，並具有一預存一卷積神經網路模型的資料庫331。該轉檔辨識模組33信號連接該數位濾波模組32，接收該濾波信號並將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，且將該等圖片檔案進行影像辨識後輸出一評估結果。

其中，該轉檔辨識模組33較佳是以無線通訊網路技術(例如：GSM、Wi-Fi、藍牙技術等)與該數位濾波模組32進行訊號傳輸。該轉檔辨識模組33較佳是使用該卷積神經網路模型(Convolutional Neural Network，縮寫為CNN)將該等圖片檔案進行影像辨識以輸出該評估結果，更佳是使用VGG19模型進行影像辨識，其中，VGG19模型可由網路下載而取得。

在實際運作測試之前，需先使用大量已經過Transonic公司之HD03血液透析監視儀進行驗證的圖片檔案對該轉檔辨識模組33之VGG19模型進行訓練(training)，例如，先蒐集經HD03血液透析監視儀驗證為瘻管狹窄與瘻管正常之受試者的圖片檔案各200張，並將其分為訓練資料集與驗證資料集，每個資料集中，瘻管狹窄與瘻管正常之受試者的圖片檔案各100張，先使用訓練資料集訓練VGG19模型後，再使用驗證資料集驗證靈敏度(Sensitivity，也稱為真陽性率)及特異度(Specificity，也稱為真陰性率)，直至該VGG19模型之靈敏度及特異度皆大於0.9時，才能代表該VGG19模型具有良好的預測性。

參閱圖1、圖4及圖5，實際應用時，可搭配本發明瘻管評估方法之一實施例進行測試，該瘻管評估方法包含以下步驟：

步驟81：朝該瘻管91發射一無線電載波，並接收由該無線電載波反射而成的一回波信號。

步驟82：將該回波信號輸出為一傳輸信號。

步驟83：將該傳輸信號輸出為一通訊信號，並將該通訊信號進行數位濾波為一濾波信號，將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，其中，由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中，不進行微分處理。

其中，於步驟83中，還包括以下步驟：

步驟831：根據該受試者的心率運算一信號寬度，並運算該濾波信號於每一信號寬度中的一數值頂點。

參閱圖4~圖11，舉例說明，假設該受試者的心率為80下/分鐘，量測頻率(即取樣頻率)為128次/秒，亦即，該濾波信號每秒鐘具有128個量測數值，該信號寬度為每兩次心跳間具有的量測數值之數量，其數值為128/(80/60)=96次/下，也就是說，以每96個量測數值作為一個信號寬度，並運算在每96個量測數值中的該數值頂點，該數值頂點為每96個量測數值中的最大值，如圖6及圖7所示，該濾波信號的波形73的上方之圓圈處，即為該等數值頂點。較佳是再額外判定該最大值是否有效，於本實施例中，判斷該最大值之強度值是否高於此96個量測數值的強度值平均加上1.95倍的強度值標準差，若是，則判斷為有效的最大值，若否，則判斷為無效的最大值。

參閱圖4~圖11，步驟832：根據該等數值頂點，將該濾波信號切分為複數區段，並將每一區段轉換為一圖片檔案。

其中，以每兩個相鄰的數值頂點在時間軸上的中間點作為切點，將該濾波信號的波形73切分為複數區段，並將每一區段轉換為一圖片檔案，接著，較佳是刪除於步驟831中判斷為無效最大值的圖片，而不將其進行步驟84之處理。圖8~圖11為本實施例之圖片檔案的示意圖，是在圖7中第一個數值頂點到第6個數值頂點間，共取5個切點，並將其切分為4張圖片，其切分出的波形74~波形77分別作為圖8~圖11所示的4個圖片檔案。

步驟84：對該等圖片檔案進行影像辨識以輸出一評估結果。

其中，較佳是使用該卷積神經網路模型對該等圖片檔案進行影像辨識，更佳是使用VGG19模型對該等圖片檔案進行影像辨識。

其中，該評估結果可以是輸出訊息及數值，例如，輸出「瘻管狹窄機率：0.89」、「瘻管正常機率：0.11」等，以供使用者進行判讀，或是可以增加警示功能，當瘻管狹窄機率高於一預定值時，例如，高於0.7時，輸出警示訊息告知使用者量測值異常。如此，可供醫護人員判定是否需進行進一步的檢查判斷。

本發明之原理說明如下：

參閱圖1及圖2，當該發射天線21朝該瘻管91發射該無線電載波後，該無線電載波會受該瘻管91的脈動而產生都普勒效應，使該回波信號與該瘻管91半徑變化之公式如下所示：

(公式1)

其中，

為該回波信號，

為該發射天線21至該瘻管91的初始距離，

為該發射天線21至該瘻管91隨時間變動的距離，

表示穿過皮膚和皮下組織的該無線電載波的波長，

為該發射天線21至該瘻管91間距離的變化值，由公式1中，可以得知：

(公式2)

由於，該發射天線21至該瘻管91間距離的變化值

相同於該瘻管91之半徑的變化值

，可推導得知：

(公式3)

亦即，該回波信號

與該瘻管91之半徑的變化值

成正比。

該瘻管91之剛性及體積可以下列公式表示：

(公式4)

(公式5)

(公式6)

其中，

為該瘻管91之剛性(stiffness)，

為脈搏血壓，

為該瘻管91每單位長度的體積，

為該瘻管91每單位長度體積的變化量，

為該瘻管91的半徑。

將公式5、6代入公式4，可得：

(公式7)

由公式7中，可得知：

(公式8)

亦即，脈搏血壓

與該瘻管91之半徑的變化值

成正比。由公式3及公式8可以得出：

(公式9)

亦即，該回波信號

與脈搏血壓

成正比。也就是說，該回波信號

實際上包含了脈搏血壓

的變化資訊。

當病患的該瘻管91變得狹窄時，血流通過狹窄處之流速會增加，進而在該瘻管91下游處形成擾流，如此，將使得該回波信號

之波形受到影響而變化，而與該瘻管91正常的病患所產生的該回波信號

之波形不同。藉由量測該回波信號

之波形以蒐集大量圖片檔案，並使用血流流量黃金標準儀器(例如，Transonic公司之HD03血液透析監視儀)判定該等圖片檔案屬於該瘻管91正常或不正常的病患，再將該等圖片檔案與健康者的血壓波形作比較，選取較接近健康者血壓波形之圖片檔案(傾向於由該瘻管91正常病患的圖片檔案選取)作為正常的波形，並將這些正常波形的圖片檔案儲存至訓練資料集，選取與健康者血壓波形之圖片檔案差異較大者(傾向於由該瘻管91不正常之病患的圖片檔案選取)作為異常的波形，並將這些異常波形的圖片檔案儲存至訓練資料集。再將所選取的圖片檔案所建立之訓練資料集提供該VGG19模型訓練，然後在訓練資料集外的病患圖片檔案選取數個該瘻管91正常病患的複數圖片檔案與數個該瘻管91不正常病患的複數圖片檔案供該VGG19模型驗證。如此，即可使用該VGG19模型輸出該瘻管91是否狹窄的評估結果，以供醫師參考而安排後續精密檢查或處理。

參閱下附之表1，為使用本發明瘻管評估系統與方法之實施例對46個受試者進行血流評估的結果，並以血流流量黃金標準儀器之量測結果作為基準真相(Ground Truth)，將兩者進行比較而產生下附之表2。受試者之標號由ID-14至ID-59，並將該等受試者根據上述評估方法所產生的圖片檔案進行步驟84中的影像辨識(以下稱為模型預測)。所採用之基準真相為，將使用Transonic公司之HD03血液透析監視儀所量測之血流量低於每分鐘600毫升( ml/min)的受試者視為「異常」(即「瘻管狹窄」)，大於每分鐘600毫升( ml/min)的受試者則視為「正常」(即「瘻管正常」)。

參閱圖12，為做為典型範例的健康者(即，腎功能正常者)的脈搏血壓之波形，其中，記號①對應左心室收縮的衝擊，記號②對應於反射波，記號③對應主動脈瓣突然閉合的切跡，記號④對應隨主動脈瓣關閉而來的血液回彈。

通常，由於針對正常受試者的濾波信號生成的圖片檔案中的大多數波形應與圖12所示典型血壓的波形相似。因此，在模型預測的過程中，與被分類為「異常」的圖片檔案中的波形相比，被分類為「正常」的圖片檔案中的波形應與典型血壓的波形更相似。例如，圖13及圖14顯示了由編號ID-14和ID-16的受試者所獲得的波形，其中，圖13所示為被VGG19模型分類為「正常」的波形，圖14所示則為被VGG19模型分類為「異常」的波形。

編號	狹窄比率	正常比率	雜訊比率	血流量 (毫升/分鐘) (ml/min)
ID-14	0.07	0.93	0	910
ID-15	0	1	0	880
ID-16	0.85	0.12	0.03	350
ID-17	0.69	0.13	0.18	990
ID-18	0.31	0.4	0.28	820
ID-19	0	1	0	1410
ID-20	0.05	0.92	0.03	1380
ID-21	0.52	0.48	0	530
ID-22	0.78	0.01	0.21	590
ID-23	0.14	0.86	0	610
ID-24	0.4	0.48	0.12	630
ID-25	0.08	0.92	0	1380
ID-26	0.53	0.08	0.39	560
ID-27	0.58	0.37	0.05	430
ID-28	0.14	0.8	0.07	870
ID-29	0.08	0.9	0.02	650
ID-30	0.28	0.64	0.08	880
ID-31	0.36	0.5	0.14	640
ID-32	0.58	0.41	0.02	360
ID-33	0.88	0.02	0.11	560
ID-34	0.15	0.76	0.1	630
ID-35	0.66	0.34	0	660
ID-36	0.14	0.72	0.14	930
ID-37	0.52	0.31	0.17	1970
ID-38	0	1	0	3110
ID-39	0.03	0.87	0.11	3440
ID-40	0.5	0.39	0.11	670
ID-41	0.36	0.05	0.14	NA
ID-42	0.03	0.97	0	1120
ID-43	0	0.94	0.06	2210
ID-44	0.25	0.75	0	1210
ID-45	0.31	0.65	0.04	1060
ID-46	0.2	0.64	0.15	840
ID-47	0.53	0.2	0.27	510
ID-48	0.11	0.88	0.01	1250
ID-49	0.06	0.39	0.56	710
ID-50	0	1	0	1100
ID-51	0.43	0.47	0.1	480
ID-52	0.85	0.15	0	320
ID-53	0.41	0.59	0	1430
ID-54	0.72	0.28	0	1550
ID-55	0.4	0.19	0.41	730
ID-56	0.93	0	0.07	470
ID-57	0	1	0	790
ID-58	0.15	0.34	0.52	740
ID-59	0	0.57	0.43	820

表1

基準真相	預測模型 (CNN模型: VGG19)
異常	正常
異常 (血流量 ＜ 600)	10	1
正常 (血流量 ≧ 600)	4	30

表2

參照上表2，在46個受試者中，有10個異常受試者（編號ID-16、21、22、26、27、32、33、47、52和56）被預測模型判定為「異常」，即，真陽性（TP：True Positive）之值為10。1個異常受試者（編號ID-51)被判定為「正常」，即，假陰性（FN：False Negative）之值為1。4個正常受試者（編號ID-17、35、37和54）被判定為「異常」，即，假陽性（FP：False Positive）之值為4。30個正常受試者被判定為「正常」，即，真陰性（TN：True Negative）之值為30，1個受試者（編號ID-41)以血流流量黃金標準儀器量測時因插針位置不確定而無法量測，因此不列入計算。因此，通過模型預測進行的血流評估之靈敏度(Sensitivity)及特異度(Specificity)如下所示分別為0.91與0.88，也就是說，本實施例的血流評估具有良好的準確度。

靈敏度= TP/(TP+FN) = 10/11=0.91

特異度= TN/(TN+FP) = 30/34=0.88

參閱圖1，經由以上的說明，本實施例的功效如下：

一、藉由將該通訊信號進行濾波及轉檔辨識，可以利用該回波信號內隱含的脈搏血壓

資訊，並於分析預測後得到該瘻管91是否狹窄的評估結果，並且，由於本實施例使用無線電載波方式即可評估該瘻管91的狹窄狀況，其實施架構之價格遠較Transonic公司之HD03血液透析監視儀實惠，操作也更為方便，且並非侵入性檢查、無耗材產生，因此，十分適合作為醫院常規之瘻管通路監測方式或是病患的居家護理監控，而當所預測之評估結果異常時，再使用Transonic公司之HD03血液透析監視儀或是其他儀器進行更精確的檢查，如此，可供醫護人員在病患未發生栓塞前即能早期發現瘻管91是否狹窄化，可以及早安排精密診斷以評估是否需進行動靜脈瘻管整型術，故能確保洗腎效果，有效降低病患的再入院率、減少醫療支出及提高生活品質。

再者，相較於本發明人先前提出之申請號第108128122號之專利申請案「瘻管評估系統與方法」，本實施例省去了在由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中進行微分處理的步驟，而是直接將未經微分處理的該通訊信號進行濾波及分析，藉由該回波信號

內所隱含的脈搏血壓

的變化資訊，同樣能達到預測瘻管91是否狹窄化的功效。如此，不僅可以省去建置微分處理模組的成本、減少了運算時間，並在經Transonic公司之HD03血液透析監視儀進行比對驗證後，本實施例仍然具有極佳的預測準確度。

二、藉由使用VGG19模型對該等圖片檔案進行影像辨識，由於VGG19模型為目前網路上即可搜尋下載的開放程式碼，因此，方便使用者針對各自需求對其進行改寫及訓練，可減少軟體開發上的成本並維持一定的評估可信度。

綜上所述，本發明瘻管評估系統與方法，確實能達成本發明的目的。

惟以上所述者，僅為本發明之實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。

2:擷取裝置 21:發射天線 22:接收天線 23:發射模組 231:頻率可調方波產生電路 232:發射脈衝產生電路 233:延遲脈衝產生電路 24:接收模組 241:解調與濾波電路 242:類比數位轉換電路 243:傳輸電路 3:評估裝置 31:通訊模組 32:數位濾波模組 33:轉檔辨識模組 331:資料庫 71~77:波形 81~84:步驟 831、832:步驟 91:瘻管 92:皮膚

本發明之其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是本發明瘻管評估系統的一實施例應用於量測一瘻管的示意圖； 圖2是該實施例的一方塊示意圖； 圖3是一示意圖，說明該實施例所產生的波形； 圖4、5是本發明瘻管評估方法的一實施例的二流程圖； 圖6~圖11為波形示意圖，說明該實施例進行轉檔辨識的過程；及 圖12~14為該實施例進行影像辨識評估的圖片檔案之示意圖。

2:擷取裝置

21:發射天線

22:接收天線

23:發射模組

231:頻率可調方波產生電路

232:發射脈衝產生電路

233:延遲脈衝產生電路

24:接收模組

241:解調與濾波電路

242:類比數位轉換電路

243:傳輸電路

3:評估裝置

31:通訊模組

32:數位濾波模組

33:轉檔辨識模組

331:資料庫

Claims (9)

1. 一種瘻管評估系統，適用於量測評估一受試者的一瘻管的通路狀態，包含：一擷取裝置，包括一發射天線、一接收天線、一發射模組，及一接收模組，該發射模組經該發射天線朝該瘻管發射一無線電載波，該接收模組經該接收天線接收由該無線電載波反射而成的一回波信號，該接收模組並將該回波信號輸出為一傳輸信號；及一評估裝置，包括一通訊模組、一數位濾波模組及一轉檔辨識模組，該通訊模組信號連接該接收模組，接收該傳輸信號並輸出為一通訊信號，該數位濾波模組信號連接該通訊模組，接收該通訊信號並將該通訊信號數位濾波後輸出為一濾波信號，該轉檔辨識模組信號連接該數位濾波模組，接收該濾波信號，並根據該受試者的心率將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，且對該等圖片檔案進行影像辨識，根據該等圖片檔案中具有的脈搏血壓資訊進行評估，以輸出一評估結果，其中，由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中，不進行微分處理。
2. 如請求項1所述的瘻管評估系統，其中，該接收模組具有一電連接該接收天線並接收該回波信號以將該回波信號進行解調及濾波後輸出為一解調信號的解調與濾波電路、一電連接該解調與濾波電路並接收該解調信號以將該解調信號進行類比數位轉換後輸出為一數位信號的類比數位轉換電路、一電連接該類比數位轉換電路並接收該數 位信號以將該數位信號輸出為該傳輸信號的傳輸電路。
3. 如請求項1所述的瘻管評估系統，其中，該數位濾波模組將該通訊信號濾取0.2~10Hz之頻段輸出為該濾波信號。
4. 如請求項1所述的瘻管評估系統，其中，該轉檔辨識模組為一伺服器，且具有一預存一卷積神經網路模型的資料庫，該轉檔辨識模組使用該卷積神經網路模型對該等圖片檔案進行影像辨識以輸出該評估結果。
5. 一種瘻管評估方法，適用於量測評估一受試者的一瘻管的通路狀態，包含以下步驟：(A)朝該瘻管發射一無線電載波，並接收由該無線電載波反射而成的一回波信號；(B)將該回波信號輸出為一傳輸信號；(C)將該傳輸信號輸出為一通訊信號，並將該通訊信號進行數位濾波為一濾波信號，根據該受試者的心率將該濾波信號轉換為複數圖片檔案，其中，由該傳輸信號至該濾波信號的信號傳輸路徑中，不進行微分處理；及(D)對該等圖片檔案進行影像辨識，根據該等圖片檔案中具有的脈搏血壓資訊進行評估，以輸出一評估結果。
6. 如請求項5所述的瘻管評估方法，其中，於步驟(C)中，還包括以下步驟：(C1)根據該受試者的心率運算一信號寬度，並運算該濾波信號於每一信號寬度中的一數值頂點，及(C2)根據該等數值頂點，將該濾波信號切分為複數區段，並將每一區段轉換為一圖片檔案。
7. 如請求項6所述的瘻管評估方法，其中，於步驟(C1)中，該信號寬度為每兩次心跳間具有的量測數值之數量，每一數值頂點為對應之信號寬度中的量測數值的最大值，於步驟(C2)中，以每兩個相鄰的數值頂點在時間軸上的中間點作為切點，將該濾波信號的波形切分為該等區段。
8. 如請求項5所述的瘻管評估方法，其中，於步驟(D)中，使用一卷積神經網路模型對該等圖片檔案進行影像辨識。
9. 如請求項5所述的瘻管評估方法，其中，於步驟(D)中，使用VGG19模型對該等圖片檔案進行影像辨識。

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