编辑：海思敏

近日，北京海思敏医疗技术有限公司自主研发的“动态心电图分析系统”通过北京市新技术新产品认定，获得由北京市科委、市发展改革委、市经济信息化委、市住房建设委、市质监局、中关村管委会等六部门联合颁发的北京市新技术新产品荣誉证书。

北京市新技术新产品证书认定旨在推动高新技术产业的发展，为企业创新和科研能力的提高注入动力。海思敏的动态心电图分析系统具有心电图的采集功能，可以连续运行5天以上时间，采样频率为128HZ，支持蓝牙2.0以上数据传输以及TF卡写入；该设备采用防水设计，同时采用柔性设计，可以进行每小时5公里的走步而不影响心电图的检测分析。服务器可以采用云主机，硬件要求4核2GHz Xeon 5504以上中央处理器，8G内存。软件要求CentOS6.4 Linux操作系统，apache tomcat 服务器和MySQL数据库服务器，可以为1万个用户提供服务。如果用户数量增加，继续增加云主机即可；心电信号的滤波采用基于小波变换以及切比雪夫滤波器相结合的自适应算法，其滤除的噪音的频段为25以上的信号以及0.7HZ以下的噪音。噪音的识别采用基于波形检测基础的熵算法，识别灵敏度为98.2%。QRS识别采用小波变换的检测算法，其灵敏度为99.8%。波形分类采样基于特征的机器学习的算法，算法灵敏度为99.1%。房颤识别采用基于ＨＲＶ分析的综合算法，算法灵敏度为98.5%。本项目中设计了一种综合滤波器，本项目设计了一种基于机器学习的ＱＲＳ波形分类算法。将正常窦性信号，左右束支阻滞，房性早搏，室性早搏，结性早搏，室性融合，心室扑动等分开。由于每个人的心电图都存在差异，本算法在获取每个人的心电图后，通过机器学习的方式获取一个正常的心拍，然后通过将后续的心拍与这个心拍比较，从而确定被检测的心拍是否正常。采用该方法后，可以去除个体差异，显著提高分类的精度。房颤分类算法利用心率变异的多个特征来检测房颤，提高了检测的精度，同时利用后定位房颤边界的方法、简相结合的方法，减少了运算量及运算的复杂性，取得了较好的效果。我们采用互联网结构，可以有效利用大数据挖掘，高并发，海量用户，自动负载平衡，高度冗余等技术，从而支持庞大的用户。

未来，海思敏医疗作为行业领航者将持续坚持自主创新的道路，持续技术创新资金的投入，持续推动自主研发产品的技术创新成果转化，进一步巩固公司的技术优势及市场地位，提升核心竞争力，在为客户解决环保问题的基础上创造更大价值。