“理工振兴”学术动态：河北省数字医疗工程重点实验室在心肌梗死智能辅助诊断研究方面取得重要进展

习近平总书记曾明确指出：“确保人民群众生命安全和身体健康，是我们党治国理政的一项重大任务。”目前，全球心肌梗死发病率和死亡率逐年递增，已造成沉重公共卫生经济负担。据《中国心血管健康与疾病报告2020》，预计2030年我国心肌梗死患者将达到2260万，而目前仅43%的患者进行了急诊治疗，其中及时有效的救治仅5%。因此，提高对心肌梗死的精准诊断能力是加强心脑血管病等重大疾病防治能力，推进防治结合的重要一环。心肌梗死有效救治的关键在于早期诊断，美国心脏学会和美国心脏病学学会将“90分钟”定为心肌梗死介入救治的黄金时间标准。而在此过程中，唯一有效的判断手段就是心电图。

电子信息工程学院的河北省数字医疗工程重点实验室长期从事心脑血管疾病的智慧诊疗方面的研究。近期团队引入张量分解和深度学习等多种人工智能方法，在基于心电图的心肌梗死智能辅助诊断中关键技术与应用研究中取得重要进展。

针对目前心肌梗死早期智能诊断研究中存在的人工设计特征泛化能力差、定位精度不符合临床需求以及信号长期采集舒适性差等问题，团队充分考虑人体个体差异和心电图导联相关性，从多导联心电图和心电向量图两个角度进行探索，挖掘并融合多导联心电信号的局部结构特征和心电向量图的动力学特征，完成柔性可穿戴设备的心电图监测、多导联心电图的病理性特征提取和心肌梗死的智能分析等关键技术的研究。创新性研制了高生物兼容性、高导电性及压力敏感的聚酯纤维基底石墨烯柔性干电极，开发了基于柔性电路的多导心电采集终端与柔性组装技术，实现了多款便携式一体化高可靠动态心电监测系统。将心肌梗死定位类别由7类扩展到11类，突破了制约基于心电信号的心肌梗死智能辅助诊断临床应用的瓶颈。

相关成果已以河北大学为第一单位发表于IEEE Transactions on Biomedical Engineering、IEEE transactions on instrumentation and measurement及Engineering applications of artificial intelligence、Computer methods and programs in biomedicine等多个期刊上。由于在该方面的技术研究及应用转化方面取得的成绩，团队已获批包含国家自然科学基金重点项目(U20A20224，2021年-2024年)、面上项目(61673158,2017年-2020年；62276087，2023年-2026年)、青年项目(61703133，2018年-2020年；62006067，2021年-2023年)，并于2017和2021年分别获得河北省科技进步二等奖，2018年还被河北省授予“最受关注的科技创新团队”。

论文链接：

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

(电子信息工程学院、科学技术处供稿）