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医疗可穿戴设备边缘分析工程

共计 30 章节
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01
医疗可穿戴设备与边缘分析概述
目标=定义 · 系统组成 · 临床价值
医疗可穿戴设备边缘分析概述
02
生理信号采集基础
目标=ECG · PPG · EEG
生理信号采集基础ECG
03
边缘计算硬件平台选型
目标=MCU · SoC · FPGA
边缘计算硬件平台…MCU
04
医疗可穿戴设备操作系统与实时调度
目标=RTOS · Linux · Zephyr
医疗可穿戴设备操…实时调度
05
传感器接口与数据采集工程
目标=I2C · SPI · BLE
传感器接口数据采集工程
06
边缘端信号预处理
目标=滤波 · 去噪 · 基线漂移校正
边缘端信号预处理目标=滤波
07
特征提取与降维
目标=时域 · 频域 · 时频域特征
特征提取降维
08
边缘机器学习模型设计
目标=轻量级CNN · RNN · Transformer
边缘机器学习模型…CNN
09
模型压缩与加速
目标=剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩加速
10
TinyML与边缘推理框架
目标=TensorFlow Lite… · ONNX Runtime · CMSIS-NN
TinyML边缘推理框架
11
实时心律失常检测实战
目标=基于ECG的边缘QRS检测 · 房颤识别 · 室性早搏分类与报警策略
实时心律失常检测…ECG
12
连续血压与血氧边缘分析
目标=PPG信号质量评估 · 无袖带血压估计 · SpO2计算与运动补偿
连续血压血氧边缘分析
13
睡眠与活动识别边缘系统
目标=加速度 · 心率变异性 · 呼吸信号融合的睡眠分期与跌倒检测
睡眠活动识别边缘系统
14
脑电与肌电边缘处理
目标=EEG癫痫发作检测 · EMG手势识别 · 伪迹去除与实时反馈控制
脑电肌电边缘处理
15
多模态传感器融合
目标=卡尔曼滤波 · 粒子滤波 · 图神经网络在可穿戴健康监测中的融合架…
多模态传感器融合目标=卡尔曼滤波
16
边缘端异常检测与预警
目标=无监督学习 · 单类SVM · 自编码器重构误差与临床报警阈值设定
边缘端异常检测预警
17
个性化与自适应边缘模型
目标=在线学习 · 迁移学习 · 联邦学习在患者个体差异中的隐私保护与…
个性化自适应边缘模型
18
边缘-云协同架构
目标=数据分流 · 模型分层 · 通信协议
边缘云协同架构
19
医疗数据安全与隐私
目标=端侧加密 · 安全启动 · 可信执行环境
医疗数据安全隐私
20
低功耗与能量管理
目标=动态电压频率调节 · 睡眠唤醒策略 · 能量收集与电池寿命预测
低功耗能量管理
21
可靠性与容错设计
目标=传感器故障检测 · 数据丢失恢复 · 看门狗
可靠性容错设计
22
可穿戴设备边缘分析测试与验证
目标=单元测试 · 硬件在环 · 临床模拟
可穿戴设备边缘分…验证
23
实时操作系统与任务调度实战
目标=基于FreeRTOS或Zeph…
实时操作系统任务调度实战
24
边缘AI模型部署实战
目标=将训练好的心律失常分类模型量化…
AI边缘
25
可穿戴设备无线通信与边缘网关
目标=BLE · Wi-Fi · LoRa
可穿戴设备无线通…边缘网关
26
临床级可穿戴设备法规与标准
目标=FDA · CE · NMPA
临床级可穿戴设备…标准
27
边缘分析中的时间同步与数据对齐
目标=多设备时钟同步 · 事件标记 · 离线与在线数据融合方法
边缘分析时间同步
28
用户界面与临床反馈
目标=可穿戴设备本地显示 · 振动报警 · 手机APP交互与临床工作流整合
用户界面临床反馈
29
案例研究
目标=连续血糖监测 · 智能手表房颤检测 · 可穿戴除颤器中的边缘分析工程实现与经…
案例研究目标=连续血糖监…
30
课程项目与前沿展望
目标=端到端医疗可穿戴边缘分析系统设… · 伦理考量 · 未来趋势与职业路径
课程项目前沿展望