《心電信號生物特徵識別算法研究》是依託清華大學，由張躍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：心電信號生物特徵識別算法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：張躍
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於心電信號的生物特徵識別技術在很多領域有非常重要的套用，是目前信息技術領域的研究熱點。在實際套用中，現有的基於心電信號的生物特徵識別技術，尚缺乏有效實用的ECG信號自動實時持續採集與識別的手段，本項目將研究心電信號自動實時持續採集，心電信號自動實時持續識別算法。本項目擬解決的關鍵科學問題，以及研究內容和目標如下：1．基於健康人群的ECG信號實時持續識別算法的研究；2．基於ECG異常人群的ECG信號實時持續識別算法的研究；3．具有更新ECG模板機制的實時持續識別算法及其身份識別系統的設計，以及ECG模板樣本更新評估算法的設計及更新準則的研究。
結題摘要
本課題針對心電信號自動實時持續採集設備，心電信號自動識別與認證算法，基於健康人群與ECG異常人群的ECG信號實時持續識別算法開展研究，提出的新理論與方法進一步提高了健康人群心電信號識別的性能及其對各種心電異常人群心電信號識別的準確率。提出了：一種智慧型採集手環；一種非一次性乾電極；一次性自貼上片及信號採集設備；一種貼片式生理多參數採集監測設備；一種乾電極及生理多參數監測設備；一種貼片式心電採集設備；一種基於雲計算的心電身份識別系統及方法；一種基於心電信號的身份認證方法及系統；一種快速心電身份識別的方法及其系統；一種基於心電認證的門禁系統及其認證方法；一種車載健康安全駕駛輔助裝置；一種基於心電身份認證的非可穿戴的支付設備及其支付方法；一種基於心電信號的身份識別方法；一種移動醫療監測中的可穿戴生理多參數捕獲裝置；一種基於心電信號的駕駛學員管理方法與系統；一種心電異常狀態下基於ECG多模板匹配的身份識別方法; 一種基於心電信號動態自更新樣本的身份識別方法;一種基於雙層分類器的心電身份識別算法；基於分段矯正心電圖的實用人體鑑別方法；一種心電圖識別的深度學習特徵表示方法；一種基於小波變換和分段校正的心電生物識別方法；一種基於心電圖的卷積神經網路個人識別方法；一種基於12導聯心電信號的多標籤檢測心律失常的方法；一種基於T波簇和一級支持向量機分析的多導心電圖心肌梗死分類方法；一種利用LSTM網路進行心率失常監測的算法。研究成果已套用於“心血管病人工智慧診斷與干預物聯網雲平台系統”和“單兵生命體徵與環境參數動態實時監測與急危重症及健康管理雲平台系統”。研究成果：發表學術論文22篇，其中被SCI檢索15篇，EI檢索17篇。授權發明專利6項，授權實用新型專利7項。申請專利23項，其中申請國際發明專利8項，國內發明專利15項。培養研究生16人，其中已畢業13人，在讀3人。
