文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.233833
引用格式: 高鑫瑋,劉文涵,謝文鑫,等. 基于FPGA和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)心梗診斷系統(tǒng)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2023,49(11):135-139.
【引言】
我國(guó)心血管疾病患者人數(shù)達(dá)到了3.3億之多[1],這種疾病發(fā)病率高,已成為引起人們死亡的重要威脅[2]。因此,對(duì)心血管疾病的監(jiān)護(hù)和診斷是醫(yī)學(xué)界關(guān)心的重大問(wèn)題。十二導(dǎo)聯(lián)心電圖(Electrocardiogram, ECG)是診斷心血管疾病的最主要手段,包含I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6導(dǎo)聯(lián),可以通過(guò)分析導(dǎo)聯(lián)采集的心電波形形態(tài)判斷存在哪種心血管疾病[3]。然而傳統(tǒng)人工診斷耗時(shí)耗力[4],且無(wú)法做到長(zhǎng)期連續(xù)監(jiān)護(hù)。隨著人工智能和電子技術(shù)的發(fā)展,小型的智能心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)逐漸得到應(yīng)用[5-7],但涉及的心血管疾病種類有限。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)算法和FPGA硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)了一套心肌梗死疾?。∕yocardial Infarction, MI)的診斷系統(tǒng),具有小型化、低功耗、實(shí)時(shí)性的特點(diǎn),可滿足日常連續(xù)監(jiān)護(hù)的使用需求。
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【作者信息】
高鑫瑋,劉文涵,謝文鑫,黃啟俊
(武漢大學(xué) 物理科學(xué)技術(shù)學(xué)院,湖北 武漢 430072)
