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将人工智能技术应用于医养健康领域的心电信号智能检测系统中,深入分析 MIT-BIH 数据库、AHA 数据库中海量心电信号的特征,搭建了深度学习网络,能够准确检测出室颤、房颤、心肌梗死、等恶性心律失常的心电信号,识别率达到 95%以上,取得了令人满意的识别效果。创新性:心电识别模型的泛化能力强(即不同患者间的自适应能力强);识别模型的轻量化、小型化适合嵌入到智能硬件中;模型运算速度快(毫秒级)、算力消耗少(低碳)、识别率高(95% 以上)。解决了人工识别心电图效率低的问题,解决了深度学习模型结 构复杂、训练时间长、训练耗能高的问题,解决了心电识别模型泛化能力弱的问题。
转化所需条件:需要合作企业提供资金,共同申请医疗器械注册准字,完成设备的注册和生产。