Oct, 2023

CarDS-Plus ECG 平台：便携和可穿戴设备心电图的多平台人工智能工具包的开发和可行性评估

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TL;DR通过开发创新的多平台系统，实现基于人工智能的心电图解读解决方案的快速部署，并通过迅速的部署将人工智能的发现转化为对可穿戴式及便携式心电图设备的临床影响。
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发现论文，激发创造
  • 使用心电图图像进行心脏异常检测和筛查的人工智能系统

    本研究设计了一个 AI 系统，能够在 real-world ECG 图像中检测和筛选心脏异常。该系统的表现优于心脏病学家，在心脏异常筛查方面表现最好。该系统具有准确性，客观性，易于使用，快速，低成本等特点，适用于医护人员、护理者和普通用户评估基于 real-world ECG 图像的 CAs。

    Feb, 2023

  • 基于佩戴式心电监测系统、ECG 有损压缩方案和基于 ResNet 的房颤检测器的个性化心脏人群医疗研究

    本研究设计了一个个性化健康诊断系统，包括一个可穿戴式心电图设备、移动应用程序和后端服务器，可以对用户的心电信息进行持续监测，以提供个性化的健康警告 / 反馈，通过远程诊断和干预等方式支持与健康顾问的沟通。在此系统中，提出了一种利用心电信号准周期特征的有损信号压缩方法，设计并训练了一个基于 ResNet 的 AF 诊断器，该诊断器在测试中取得了较好的效果，F1 得分最高可达 87.31%。

    Jul, 2022

  • CardioLearn：基于云的心电图心脏疾病深度学习服务

    本研究呈现了我们在建立、训练和提供心脏疾病检测的深度学习云服务 CardioLearn 上的工作，该服务可提供公共服务方案，解决了传统 ECG 疾病检测模型存在的诊断率误差高的限制，我们也设计了一个便携式智能硬件设备及与之交互的移动程序，可以随时随地检测潜在的心脏疾病。

    Jul, 2020

  • 利用可穿戴心电图和加速度传感器实现跌倒检测的智能应用

    本研究使用多个应用组件来研究坠落检测系统的开发挑战和选择，并提供未来研究材料。该系统使用加速度计和 ECG 传感器进行测试，并通过 ResNet152 模型在标准化和洗牌数据集上取得了最佳表现，实现了 92.8% 的 AUC，87.28% 的灵敏度和 98.33% 的特异度。

    Jun, 2022

  • 增强植入式心脏监护器数据的心电图分析：多标签分类的高效管道

    本研究介绍了分析可植入心脏监测 (ICM) 数据的挑战和解决方法，并介绍了在此类数据上表现优异的分类方法，以辅助医疗保健专业人员对来自 ICM 的心电图进行分析。

    Jul, 2023

  • LightX3ECG：三导联心电图分类的轻量级可解释深度学习系统

    本研究开发了一个新颖的深度学习系统，仅使用三个心电图导联就能准确识别多种心血管异常。

    Jul, 2022

  • ECG 生物特征识别：评述、系统提出和基准评估

    本研究利用一个大型数据库训练出深度学习技术的特征提取器，结合多种单、多阶段及多种导联心电图实验，实现了 ECG 生物识别技术的精细分析及比较，并通过多个公共数据库的验证，进一步优化了模型，提出了行之有效的改进建议。

    Apr, 2022

  • ECG-CL: 一种基于持续学习的全面心电图解释方法

    提出了一个多分辨率模型，利用局部形态信息和全局节奏信息，通过开发低分辨率高级语义信息，持续维持高分辨率低级语义信息，从而成功地从 ECG 细分中提取信息丰富的形态和节律特征，从智能可穿戴应用的角度，也确认基于单导联 ECG 的全面 ECG 解释算法的可能性。

    Apr, 2023

  • 通过心脏核磁共振的知识转移解锁心电图的诊断潜力

    提出了自监督的对比学习方法，实现了从心电图数据中进行心脏筛查和疾病诊断。

    Aug, 2023

  • 利用人工智能增强的心电图评估新发糖尿病

    利用人工智能技术和心电图检测新发糖尿病的可行性，并表明它的测试表现超出了现有的预测工具。

    May, 2022