科创中国
生物医学信号与智能分析系统
发布时间: 2022-11-05
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
随着人们生活节奏的加快，心脏病、心血管疾病、高血压等疾病越来越成为威胁人类健康的严重疾病。因此，心脏病、心血管疾病的防治和诊断已成为当今医学界面临的主要问题。关于心电信号、脉搏信号的采集、处理和分析的研究也显得越来越重要了。
生物医学信号的处理是生物医学工程学的一个重要研究领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要的应用方面，心电信号、脉搏信号比其他生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性。目前生物医学信号的主要特点：信号弱、噪声强、频率范围一般较低、随机性强等特征。
本研究对表面肌电(sEMG) 信号进行分析，结合支持向量机、神经网络等深度学习方法，对运动复健辅助系统中上、下肢运动状态进行识别及预测。
成果亮点
成果亮点：
生物医学信号，是属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。
1、本系统实现了对弱信号的精准捕捉，例如从母体腹部取到的胎儿心电信号10~50μV。脑干听觉诱发响应信号小于1μV。
2、本系统实现了强噪声的去噪，由于人体自身信号弱，加之人体又是一个复杂的整体，因此信号易受噪声的干扰。如胎儿心电混有很强噪声，它一方面来自肌电、工频等干扰，另一方面，在胎儿心电中不可避免地含有母亲心电，母亲心电相对我们要提取的胎儿心电则变成了噪声。
3、本系统实现了频率范围精准捕捉，除心音信号频谱成份稍高外，其他电生理信号频谱一般较低。
4、本系统实现了对随机性的动态分析，生物医学信号不但是随机的，而且是非平稳的。
团队介绍
智能信号与信息处理科研团队成立于2007年
依托西华大学四川省信号与信息处理重点实验室，深入基于心音信号对心血管疾病的分析研究，扩展到呼吸音、肺音等人体生理健康数据分析研究，延伸至心理、精神状态分析研究，人工智能及康养相关产品研发。
团队专注于生物感知智能信息处理，生命体征信号（心电、脑电、肌电、血压、脉搏、呼吸、心音等）智能监测与分析，呼吸暂停与睡眠分期分析，医学大数据处理与机器学习，穿戴式主动健康监测设备研发。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”智能健康产业科技服务团 (中国睡眠研究会) 评价时间：2022-11-18
陈登峰
浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司
副总经理
综合评价
此成果自主研发，对表面肌电(sEMG) 信号进行分析，结合支持向量机、神经网络等深度学习方法，对运动复健辅助系统中上、下肢运动状态进行识别及预测，可以防范的应用于 妇产医院、健康监测、医学诊断、康复服务、运动学 等领域，提升改善人们的生活幸福感都具有一定的意义。
推荐并期望此成果，尽快转移转化
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