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3年专注心电图AI数据标注服务

目前大量的以心电图设备为基础的的公司,为了训练识别心电图AI模型都在同样重复的工作,第一找可靠的数据,第二标注数据。 策位信息公司历经3年多的磨砺,逐步形成了一套行之有效的方法,已经成功标注百万计的心电图数据。通过和大型专业软件公司的长期合作,摸索出一种适合于专业医生和普通人标注的一个大型平台。 医生只需花费10分钟学习就可以开始标注心电图数据,使用简单并且标注准确有效。标注软件不存在模糊语言,减少计算机还需更多的判断,而失去一致性。 与我公司合作将会使你公司更加专注于AI技术的开发,省去其中大量的劳务管理费用,加速AI的开发。 现因公司业务发展需要,特向社会诚招20家一级代理。优惠幅度截至2020年12月20日,满额则提前截至。

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AIWIN 心电图智能诊断Baseline【线上0.719】

今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案,线上与线下验证得分均为0.719,采用的是单模树模型。 赛题背景 心电图是临床最基础的一个检查项目,因为安全、便捷成为心脏病诊断的利器。每天都有大量的心电图诊断需求,但是全国范围内诊断心电图的专业医生数量不足,导致很多医院都面临专业心电图医生短缺的情况。 由于心电图数据与诊断的标准化程度较高,相对较易于运用人工智能技术进行智能诊断算法的开发。 赛题任务与数据 本赛题任务一为要求针对心电图输出二元(正常 v.s 异常)分类标签,评价指标为F1,心电数据的单位为mV,采样率为 500HZ,记录时长为 10 秒,存储格式为 MAT;文件中存储了 12 Baseline方案 每个样本心电图的数据的形状为(12,5000), 一个非常直观的思路便是将其进行分导联采样再将所有导联展平作为训练的原始数据避免特征维度过大。

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    数据集 | 胎儿心电图数据集

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 心电图 (CTG)是评估胎儿健康的一种简单且成本低廉的选择,使医疗保健专业人员能够采取行动以防止儿童和孕产妇死亡。

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    医学统计分析:心电图智能诊病

    心电图智能事件识别 背景 心电图(ECG)是一种简单、经济的院内检查手段,是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别, 有望减轻医生工作负担,并降低人工造成的漏诊。

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    吴恩达新研究:AI心电图,诊断心律失常准确率超过人类医生丨Nature

    如何让AI学会诊断心律失常 整体的研究,基于吴恩达团队在2017年的一篇已经发在Arxiv上的论文(文末有地址)。 诊断依据是患者的心电图心电图数据来自于一家名叫iRhythm的公司,他们的产品Zio可以固定在人的胸前,像一个移动的听诊器一样,24小时听着患者的心跳并记录下来。 ? 记录下来的心电图经由专家标注,分成12种不同情况,包括10种心律失常,还有窦性心律(这个不失常)以及噪音。 其中,训练集来自53549名病人的91232份心电图记录,每份记录大约在10.6天~13天的长度,患者年龄在69±16岁,其中43%为女性。 除了吴恩达团队的这篇心电图的研究之外,还有: Mayo study的AI心脏病检测器 https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/mc-msu010319

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    国内首例!乐普医疗人工智能心电产品获美国 FDA 批准

    雷锋网《AI掘金志》频道:只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。 11月20日,乐普(北京)医疗器械股份有限公司(以下简称“乐普医疗”)发布公告,宣布旗下全资子公司深圳市凯沃尔电子有限公司自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”于2018 心电图是各种心血管疾病(包括心律失常、心室心房肥大、心肌缺血损伤、心肌梗死等)最常用的临床检查方法。 ;第四、覆盖面特别广,心电图能够全流程覆盖胸痛方面的疾病。 心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”顺利获得美国FDA批准,无疑给了行业极大的鼓舞,堪称国内医疗人工智能领域的里程碑事件。

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    基于CNN的边缘设备心电图分类器的多阶段修剪

    使用智能可穿戴设备监测病人的心电图(ECG)以实时检测心律失常,可以大大改善医疗效果。基于卷积神经网络(CNN)的深度学习已被成功用于检测心电图中的异常搏动。 一个用于心电图分类的现有CNN模型被用作基线参考。在60%的稀疏度下,所提出的技术在心电图分类任务中实现了97.7%的准确性和93.59%的F1得分。 基于CNN的边缘设备心电图分类器的多阶段修剪.pdf

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    实战 | 基于KerasConv1D心电图检测开源教程(附代码)

    作者 | 小宋是呢 来源 | 授权转载自知乎(ID:小宋是呢) 实战概述 本实战内容取自笔者参加的首届中国心电智能大赛项目,初赛要求为设计一个自动识别心电图波形算法。 首届中国心电智能大赛官方报名网站>>http://mdi.ids.tsinghua.edu.cn 数据介绍 下载完整的训练集和测试集,共1000例常规心电图,其中训练集中包含600例,测试集中共400例 MAT格式文件中(这决定了后面我们要如何读取数据) 采样率为500 Hz(这个信息并没有怎么用到,大家可以简单了解一下,就是1秒采集500个点,由后面我们得知每个数据都是5000个点,也就是10秒的心电图

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    QT应用编程: 使用qcustomplot显示动态曲线、设计心电图显示页面

    完整项目源码下载链接: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/18607424

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    快讯 | 首届中国心电智能大赛启动,医工结合改善心电人工智能现状

    今年苹果秋季发布会上发布的Apple iWatch Series 4就添加了一项更有趣的新功能——心脏监测功能:直接用心电图检测心率太低、心率不规则等问题。 12月20日上午,在清华校友三创论坛上,针对心电领域的AI应用落地,首届中国心电智能大赛启动、签约仪式顺利举行。 ? 大赛致力于联合来自医疗系统的专家学者和行业领先者,改善中国心电人工智能现状。 同时大赛将提高AI医疗在公众的信任好感和曝光度,更希望发掘优秀的有志青年,选拔具有天赋的年轻中坚力量,投身AI医疗领域发展,提供AI技术运用的新思路和新设计,为未来AI医疗领域的发展提供助力。 大赛技术委员会主任黎成权告诉大数据文摘,对于参赛选手来说,难点在于如何设计深度学习或者机器学习算法,将心电图中所反映出的疾病预测得更加准确。 因为心电能反应的疾病并不是单一的,而是混杂的,比如一个病人的心电图可能同时有多种疾病,在这种情况下如何准确预测是一个难题。 ?

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    这个医疗AI准确率突破天际,招来了铺天盖地的质疑

    来自华威大学、佛罗伦萨大学以及萨里大学的科学家们,想让AI去看看心力衰竭的心电图波形有没有规律可寻。 于是,团队设计了一维的卷积神经网络 (CNN) ,用公开的心电图数据集,训练它给心电图做二分类:正常 vs 心衰。 ? 论文还写到,重要的是模型发现了心衰的心电图,有非常突出的形态特征可以用于诊断: ? 不过,研究用的数据集受到了质疑,准确率受到了质疑,连AI发现的重要特征也受到了质疑。 另外,Hacker News上还有人 (@Cass) 说,AI总结出的两类心电图 (正常vs心衰),根本就有问题: 看图4 (下图) ,正常心电图的“平均”波形,压根不是这样。 新闻报道: https://www.surrey.ac.uk/news/new-ai-neural-network-approach-detects-heart-failure-single-heartbeat

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    盘点 | 2018年FDA批准的16款医疗AI产品:中国企业上榜,苹果、Google发展迅猛

    乐普AI-ECGPlatform:心电图分析诊断 11月20日,乐普(北京)医疗器械股份有限公司发布公告,宣布旗下全资子公司深圳市凯沃尔电子有限公司自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform 、心房颤动、完全性左束支阻滞、完全性右束支阻滞、预激综合征等心血管疾病,堪比心电图医学专家水平。 在此背景下,心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”顺利获得美国FDA批准,堪称国内医疗人工智能领域的里程碑事件。 其中一项为心电图监测功能,另一项则是能够检测到用户不规则心律并告知用户的功能。 ECG心电图读数功能只需用户在佩戴Apple Watch Series 4时将手指放在数字表冠上,三十秒内便可完成ECG读数,显示心脏跳动的波形。

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    深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

    该数据集是心电图ECG 时间序列(查看文末了解数据获取方式),目标是确定哪些心跳是异常值。训练数据(20 个“好”心跳)和测试数据(为简单起见附加了 3 个“坏”心跳的训练数据),如下所示。 ---- 本文摘选《python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

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    芯跳医疗李拿云:当「芯跳」遇上「心跳」,看技术如何改变传统医疗检测手段 | 镁客·请讲

    “我们希望在院外也能实现快速的心电图检测。” 李拿云说道。 据了解,芯跳医疗旗下的便携式动态心电记录仪已经在国内多家医院运用,并为数十万用户提供过心电监护的保障。 图 | 芯跳医疗CEO 李拿云 不影响日常生活的心电监测 在医院里,用于24小时动态心电监测的设备被称为holter(Dynamic Electrocardiography DCG,动态心电图)。 图 | holter原理图 同时,该设备的佩戴与取下需要经由医生来完成,并且数据报告都得在医院的互联网体系下生成,“这就意味你必须定位在医院里,而出了医院就没法实现动态心电图检测。”李拿云介绍道。 芯跳医疗推出的动态心电记录仪看中了传统设备“不便携”的痛点,通过将设备小型化,从而实现了便携的功能,并且该设备可以实时进行数据传输,医生根据患者传输的心电图数据就能对其健康情况进行跟踪了解。 事实上,近些年关于AI医疗的话题讨论依然热度不减,但落地难的问题始终无法解决。AI医疗的生意真的难做吗?

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    山东赛 - 心电图智能事件识别Top2方案分享

    老肥今天和大家分享的是山东省第三届数据应用创新创业大赛的心电图智能事件识别赛题的Top2方案,完整代码已开源,需要的同学可以点击底部阅读原文一键直达。 本次比赛是我第二次参加的心电图竞赛,主要采用的是基于ResNet改写的1DCNN模型。 赛题描述 心电图(ECG)是一种简单、经济的院内检查手段,是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别,有望减轻医生工作负担,并降低人工造成的漏诊。 解决方案 在对数据进行初步观察后,我们可以发现这是一个类别不均衡的多标签分类问题,并且心电图的数据长度也并不一致,为了将数据送入到CNN中进行训练,我们需要将其长度转成一致。 se_resnet34_plus1模型,该模型在网络末端增加了maxpooling将其与原先的meanpooling的输出进行拼接送入全连接层,使用maxpooling取出了特征图的最大值可以很好地捕捉心电图的异常

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    GE 医疗的数字化下半场:既要秀肌肉,又要拼落地

    在CMEF的现场,雷锋网从GE医疗中国生命健康事业部总经理周怀宇了解到,利用GE医疗云心电解决方案,基层的医院可以实现常规心电图检查数据一键传输,5分钟之内上级医院的医生就能获取心电图数据并给出常规诊断 同时,上级的医生也可以持续关注患者心电图的变化,指导基层医院医生为患者进行合理的康复治疗,基层培训与患者随访共同推进。 此外,云心电解决方案也整合了心电图AI预判功能,可以把一部分重复性的工作前置,缓解医生的工作压力。 以大连庄河医院为例。这家医院是地区唯一一家集医疗急救、保健康复、教学科研等功能的三甲医院。 未来一年内,庄河医院还将开展远程心电会诊平台的二期建设,首先常规心电图将会覆盖全区所有的基层医疗机构,其次建立5-10家远程24小时动态心电图试点,建立一个更加完善的诊疗体系。 除了云心电,另外一款值得说的产品是Cardio MR AI,中文名字叫心脏磁共振AI辅助诊断系统,这个系统是GE医疗和心脏领域排名前十的AI合作伙伴Arterys合作,已经拿到了FDA的批准。

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    基于联邦迁移学习和可解释人工智能的心电监护保健系统设计(CS)

    深度学习在利用心电图(ECG)数据对不同心律失常进行分类方面起着至关重要的作用。然而,训练深度学习模型通常需要大量的数据,这可能会导致隐私问题。不幸的是,无法从单个竖井轻松收集大量医疗保健数据。 在本文中,我们设计了一种新的基于可解释人工智能(XAI)的深度学习框架,用于基于心电图的医疗保健应用。联邦设置用于解决数据可用性和隐私等问题。 原文题目:Designing ECG Monitoring Healthcare System with Federated Transfer Learning and Explainable AI 原文

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