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心血管疾病智能诊断与监测关键技术
成果名称: 心血管疾病智能诊断与监测关键技术
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成果简介:

1、项目简介

项目以我国心血管疾病发病率高、致死率高、医疗负担重,已成为威胁我国居民健康的首要因素为背景开展研究,重点围绕心电信号质量评估与增强、心电图智能分类、心血管疾病智能诊断等关键技术开展了集中攻关,研发了便携式心电监测终端、构建了心血管疾病智能随访平台,实现了心血管疾病实时在线监测、风险预测预警和在线健康干预等。

2、项目核心技术

(1)动态心电信号质量增强技术

基于生成对抗网络等方法,构建了基于数据驱动的心电信号质量评估与增强模型,实现运动伪影的自适应消除,保障了心电信噪比达到30dB以上。

(2)心电图智能诊断技术

攻克了融合卷积神经网络与长短期记忆网络的心电图诊断关键技术,实现了心律不齐、房颤等典型疾病的自动诊断,诊断精度达到95%以上。

(3)便携式12导联心电智能监测终端

研究模拟和数字相结合的滤波技术,实现高频噪声、低频噪声及工频干扰的过滤,提高心电信号传输过程中的信噪比;设计低功耗心电信号调理电路、射频电路和供电模块,整合心电信号增强和心电图智能分类算法,最终完成了便携式12导联心电智能监测终端的研发。心电终端续航时间5-7天,平均功耗低于2毫瓦,支持蓝牙、WiFi、3G/4G等无线传输。

3、项目效益分析

项目实现了人工智能和医疗的融合发展,促进了传统医疗产业优化升级,开辟了新的心血管疾病监测、诊断和干预途径。项目成果将助力扭转我国看病难看病贵的现状,效缓解心血管疾病高发、医疗资源短缺等社会问题。因此,项目市场前景广阔,经济和社会效益突出。

4、技术转化条件

项目技术转化共需投资2000万元,研发、设计、加工、测试等场地共需1500平方米,需要加工、测试等生产过程中必须的设备。


知识产权情况:

核心知识产权包括一种基于稀疏矩阵消除ECG信号基线漂移的方法、基于深度神经网络的心电图智能诊断方法、基于Android和云计算的心电交互处理系统及方法在内的20余项发明专利,包括一种便携式心电监测仪、一种多参数健康检测仪在内的20余项实用新型专利等。上述专利均有效。

项目成熟度: 中试阶段
成果转化方式: 技术入股,许可使用
其他要求:


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