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基于ECG信号的健康监测与诊断系统研究的任务书
任务书
一、研究背景
心血管疾病是当今世界上致死率最高的疾病之一，其危害性越来越突出。根据世界卫生组织概述，全球每年有1770万人死于心脏疾病或卒中，而且数量仍在不断增加。心电图（ECG）信号是一种非常重要的诊断手段，能够通过测量心脏的电活动，判断心脏的健康状况。随着科技的进步，ECG信号的获取越来越简单和普遍，因此基于ECG信号的健康监测与诊断技术也越来越受到关注。
二、研究目标
本研究旨在建立一种基于ECG信号的健康监测与诊断系统，能够对心脏健康状况进行实时监测并进行预测诊断。具体目标包括：
1.分析和研究传统ECG信号的特征提取方法，了解其优缺点。
2.基于深度学习的ECG信号特征提取技术，进行ECG信号的分类和预测诊断。
3.建立基于云计算的健康监测平台，实现ECG数据的实时检测、采集和分析，增强平台的可靠性和可扩展性。
4.开发相应的移动终端APP，通过智能手机和智能手环等设备，实现个人健康监测和智能诊断工具的实现和可视化。
三、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1.调查和研究心电图信号的特点和现存方法，了解目前心电图监测技术的发展历程和趋势，确定本系统的设计框架。
2.建立ECG信号的数据库，并通过深度学习算法进行数据的预处理、特征提取和分类，并使用预测诊断模型进行学习和验证。
3.设计系统的架构，包括云计算架构和移动终端APP的开发，实现系统的数据采集、快速处理、处理和可视化等多个方面的功能。
4.在搭建好的平台上进行模拟试验和实验验证。
四、研究计划
1.文献调研和理论准备阶段，主要工作内容包括：
1）综述相关领域研究进展和现状，分析当前研究热点和难点。
2）详细阐述ECG信号特征提取方法和传统算法，为后续研究提供基础和参考；
3）研究深度学习在ECG信号识别中的应用和优劣势，做好模型的训练和验证准备。
2.系统设计阶段，主要工作内容包括：
1）设计ECG信号的检测模块和预处理模块，确保ECG信号的可靠性和准确性；
2）在前期研究基础上，设计新的ECG信号特征提取算法，精确不失。
3）基于深度神经网络设计出适合本系统的分类模型，并对模型进行调优；
4）开发云计算架构及移动终端APP，实现快速和统一的数据采集、处理和分析。
3.实验验证阶段主要工作内容包括：
1）利用实验数据对ECG信号的分类和预测诊断模型进行测试；
2）通过和专业医生对比结果，验证研究所得的诊断效果的实现的实际应用性和可靠性。
五、研究成果
本研究将获得以下成果：
1.一个基于ECG信号的健康监测和诊断系统，通过深度学习方法可实现ECG信号的分类和预测诊断；
2.基于云计算平台和移动终端APP的完整健康监测和诊断平台，使用户实现实时数据采集、分析和处理，以及长期健康监测；
3.发表相关领域的学术论文1篇以上，并报送相应的专利申请。
六、预估成本
本研究预估总成本为500,000元。其中，包括设备采购、软件开发和实验室运营等方面的开支。具体细分详见以下列表：
1.实验室设备采购费用：120,000元
2.集成系统开发费用：180,000元
3.移动终端APP开发费用：70,000元
4.论文撰写和专利申请费用：30,000元
5.研究团队人员开支：100,000元
总计：500,000元
注：以上数字仅供参考，具体情况以实际数据为准。
七、参考文献
[1]ParkH,KimJE,LeeHJ.Real-timeelectrocardiogramdatamanagementsystembasedonmobilecloudcomputing.Healthcareinformaticsresearch,2014,20(4):315-322.
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[4]LiuC,MaJ,WangJ,etal.Automaticdetectionofarrhythmiasbasedonconvolutionalneuralnetworkandreconstructedphasespacemethod.IEEEAccess,2018,6:5759