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技术需求专题征集 | 心肺音信号分析算法实现
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技术需求专题征集 | 心肺音信号分析算法实现
声学楼论坛
2025-04-22
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心肺音作为人
体生理状态的“声学指纹”,其异常
变化直接反映心脏和肺部疾病的病理进程。
例如,
心音异常可提示瓣膜病变(如主动脉狭窄
的喷射性收缩期杂音
)、心肌病(
如
扩张型心肌病
的第三心音
)等心脏问题;肺音变化则能早期识别哮喘(
哮鸣音
)、肺炎(湿啰音)、COPD
(呼气延长)
等呼吸系统疾病。
当前,深度学习技术虽然在心肺音信号特征自动提取与分类诊断方面取得一定进展,但在疾病快速筛查方面仍面临以下瓶颈:1)心音/肺音频域重叠导致特征分离困难;2)临床环境噪声干扰信号
质量
;3)现有
研究多限于单一疾病
(如房颤、哮喘)的单模态信号分析,对心 - 肺共病(如肺心病合并心衰)、复杂病理状态(如肺炎继发胸腔积液)的多维度信号关联建模缺乏有效方案等等。
为深度融合创新资源,现面向医疗科技领域征集:
(1)针对心肺音信号分析有技术需求的单位
(2)
具备心肺音信号分析、深度学习算法开发、智能听诊设备研发能力的团队
如果您所在单位在心肺音信号分析
方向有
亟待解决的
技术需
求;或者您的团队在心肺音信号分析、深度学习算法开发、医疗设备研发等领域具备技术积累与创新方案,欢迎联系我们!我们将统筹整合资源,安排需求对接,助力医疗科技创新成果落地转化。
联
系
邮箱
:
21db@ioasonic.com
【声明】内容源于网络
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声学楼论坛
“声学楼”创办于2005年,致力于促进声学领域技术交流与应用。历经多年发展,声学楼已从一个单纯声学工程师交流平台,成长为音频企业上下游多方参与音频技术专业论坛之一,每年还通过举办技术研讨会、年会等活动,搭建起与会的行业供需双方沟通的桥梁。
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声学楼论坛
“声学楼”创办于2005年,致力于促进声学领域技术交流与应用。历经多年发展,声学楼已从一个单纯声学工程师交流平台,成长为音频企业上下游多方参与音频技术专业论坛之一,每年还通过举办技术研讨会、年会等活动,搭建起与会的行业供需双方沟通的桥梁。
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