習近平總書記曾明確指出：“確保人民群眾生命安全和身體健康，是我們黨治國理政的一項重大任務。”目前，全球心肌梗死發病率和死亡率逐年遞增，已造成沉重公共衛生經濟負擔。據《中國心血管健康與疾病報告2020》，預計2030年我國心肌梗死患者將達到2260萬，而目前僅43%的患者進行了急診治療，其中及時有效的救治僅5%。因此，提高對心肌梗死的精準診斷能力是加強心腦血管病等重大疾病防治能力，推進防治結合的重要一環。心肌梗死有效救治的關鍵在于早期診斷，美國心臟學會和美國心臟病學學會將“90分鐘”定為心肌梗死介入救治的黃金時間標準。而在此過程中，唯一有效的判斷手段就是心電圖。
電子信息工程學院的河北省數字醫療工程重點實驗室長期從事心腦血管疾病的智慧診療方面的研究。近期團隊引入張量分解和深度學習等多種人工智能方法，在基于心電圖的心肌梗死智能輔助診斷中關鍵技術與應用研究中取得重要進展。
針對目前心肌梗死早期智能診斷研究中存在的人工設計特征泛化能力差、定位精度不符合臨床需求以及信號長期采集舒適性差等問題，團隊充分考慮人體個體差異和心電圖導聯相關性，從多導聯心電圖和心電向量圖兩個角度進行探索，挖掘并融合多導聯心電信號的局部結構特征和心電向量圖的動力學特征，完成柔性可穿戴設備的心電圖監測、多導聯心電圖的病理性特征提取和心肌梗死的智能分析等關鍵技術的研究。創新性研制了高生物兼容性、高導電性及壓力敏感的聚酯纖維基底石墨烯柔性干電極，開發了基于柔性電路的多導心電采集終端與柔性組裝技術，實現了多款便攜式一體化高可靠動態心電監測系統。將心肌梗死定位類別由7類擴展到11類，突破了制約基于心電信號的心肌梗死智能輔助診斷臨床應用的瓶頸。
相關成果已以河北大學為第一單位發表于IEEE Transactions on Biomedical Engineering、IEEE transactions on instrumentation and measurement及Engineering applications of artificial intelligence、Computer methods and programs in biomedicine等多個期刊上。由于在該方面的技術研究及應用轉化方面取得的成績，團隊已獲批包含國家自然科學基金重點項目(U20A20224，2021年-2024年)、面上項目(61673158,2017年-2020年；62276087，2023年-2026年)、青年項目(61703133，2018年-2020年；62006067，2021年-2023年)，并于2017和2021年分別獲得河北省科技進步二等獎，2018年還被河北省授予“最受關注的科技創新團隊”。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1109/TBME.2022.3202962
https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3104394
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.104092
https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106024
(電子信息工程學院、科學技術處供稿）
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