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heartKIT 医疗保健领域边缘AI心电图模型

设备上的心脏智能

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heartKIT™ 使开发人员能够在 Ambiq 的超低功耗 SoC 上对实时心脏 AI 模型进行训练、测试和部署。该平台针对可穿戴医疗和边缘 AI 应用进行了优化,支持心电图(ECG)和光电容积脉搏波(PPG)的去噪、分割、节律分析以及心搏分类,适用于健身追踪器、健康管理设备以及远程患者监测系统。 heartKIT™ 专为具有设备始终在线生物信号处理功能的节能型医疗应用而设计,通过实时边缘 AI 性能,加速了智能医疗可穿戴设备的开发。

heartKIT的主要特点

01

实时边缘AI

在 Ambiq 的超低功耗 SoC 上本地运行心脏模型,为可穿戴设备和远程患者监测 (RPM) 设备提供即时、可靠的分析结果。低延迟、节能的推理——无需云端支持。

02

第一天准备就绪

利用预训练模型、数据集和任务级演示启动项目。克隆、运行和展示结果只需几分钟-您可以根据自己的使用情况调整配置配方。

03

可扩展设计

通过简单的 YAML 配置任务、模型、数据集和训练过程。利用 heartKIT 的可扩展工厂添加自有数据或定义新任务,仅需极少的代码即可构建自定义工作流。

04

优化部署

借助优化的架构和部署流程,实现高效的推理。将紧凑型模型导出至 heliaAOT、heliaRT 或 TFLM,并通过提供的指标进行验证——非常适合电池供电设备。

任务和能力

去噪

  • 通过实时去噪/去混频技术清洁 ECG/PPG 信号,提高下游精确度,非常适合嘈杂的日常佩戴环境。

细分

  • 从 ECG/PPG 中定位搏动和间期,以获得可靠的事件边界和特征提取。

节奏分类

  • 在设备上对 AFIB 和 AFL 等节律进行分类,以获得即时、私密的见解。

节拍分类

  • 标记节拍(NORM、PAC、PVC、NOISE),以便进行精细分析和发出警报。

设计资源

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常见问题解答(FAQ)

  • heartKIT 是 Ambiq的 边缘AI医疗模型,专为在超低功耗可穿戴设备和嵌入式系统上进行实时心电图(ECG)和光电容积脉搏波(PPG)信号处理而设计。 2025年,该模型在“嵌入式世界”(Embedded World)大会上荣获“最佳AI嵌入式奖”。

  • heartKIT 支持心电图(ECG)和光电容积脉搏波(PPG)的去噪、分割、节律分析以及心搏分类,适用于AI驱动的医疗保健和健身应用。

  • heartKIT 是 专为 适用于可穿戴医疗设备、健身追踪器、智能手表、健康管理设备以及远程患者监测系统。

  • 边缘AI使医疗设备能够处理 生物信号 数据 在设备端 ,无需依赖云连接,从而提升了处理速度、增强了隐私保护,并提高了能效。

  • 是的。 heartKIT 专为实时心脏AI推理和连续 生物信号 分析而设计。

  • heartKIT 支持心电图(ECG)和光容积脉搏波图(PPG) 生物信号 处理及AI分析。

  • 心电图(ECG)去噪可消除不需要的信号噪声和干扰,从而提高心脏监测的准确性及AI模型的性能。

  • heartKIT 支持在可穿戴医疗设备上进行心律分析和心律失常相关分类任务的AI工作流。

  • heartKIT 是 经过优化 用于 Ambiq 基于SPOT的SoC ,并持续更新以支持未来版本。

  • heartKIT 利用 Ambiq的 超低功耗边缘AI架构,实现对 生物信号 处理,同时将能耗降至最低。

  • 编号。 heartKIT 是专为 Ambiq SPOT架构的SoC而设计, 利用 其硬件架构,提供实时 生物信号 处理能力与能效,这是通用平台 无法比拟。从心电图(ECG)去噪到连续心脏监测,每一层 。从心电图去噪到连续心脏监测,每个层面的 heartKIT 专为 Ambiq 硅片——从而使 Ambiq 成为 开发始终-持续 心率监测 边缘AI模型.

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