心律失常诊断软件
案例介绍
心律失常诊断软件
案例介绍
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数据库制作的数据病人信息管理界面，由此能够方便使用者对进行数据管理。此外，我们的作品同样配套了相关的医学硬件，主要由心电传感器以及单片机组成，可以通过简单便捷的方式采集到病人心电数据，降低使用成本，为偏远地区社区、医院提供了诊断方案。
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