心律失常诊断软件

人工智能-可穿戴设备 BoW

本设计提出一种 ECG 心律失常分析与室性早搏起源定位管理系统,依托现有医疗设备,借助不同模型从心律和心搏两个层面分析患者心电图信息,判断患者心律失常类型,再将室性早搏患者在3D心脏模型上进行起源定位,并将诊断数据结果及相关指标特征数据存入数据库。相关诊断使用人工智能深度学习技术,可供调用的模型有Transformer、CNN GRU、ResNet、CNN、Yolov5五个模型,其中前两个模型进行心律失常分析,后三个模型进行室性早搏起源定位,为病人诊断提供了多样化的诊断方案。且鉴于模型的识别信息以及病人相关的身份信息、仪器数据等综合信息数据量量庞大,我们设计了基于开源MySql数据库制作的数据...

心律失常诊断软件
心律失常诊断软件
心律失常诊断软件

室性早搏起源定位平台

人工智能-其他 BoW

本项目以精准医疗和临床实用性为导向,以提高诊断准确性、提升临床效率和优化患者就医体验为目标,通过整合深度学习算法、3D可视化平台与AI辅助诊疗功能,最终提高诊断精度、提升临床工作效率并改善患者的就医体验。具体思路如下: (1)本系统的核心技术基于对比学习的深度学习模型,旨在通过精准的病灶定位提高室性早搏的诊断效率。其工作原理首先依赖于大量临床数据,主要来源于医院的12导联ECG心电图设备,数据中包括患者相关信息与专业医生的标注。这些数据经过预处理,包括去噪、标准化和标注等步骤,确保训练数据的质量和一致性。数据标注由人工智能团队和医学专家共同完成,确保模型训练的准确性。对比学习框架是该技术的亮...

室性早搏起源定位平台
室性早搏起源定位平台
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