heartKIT

オンデバイス・ハート・インテリジェンス

Ambiqの超低消費電力SoCでリアルタイムの心臓モデルをトレーニング、テスト、展開。フィットネスウェアラブル、ウェルネス機器、遠隔患者モニタリングに最適で、ノイズ除去、ECG/PPGセグメンテーション、リズム、ビート分類をカバーします。

heartKIT ハイライト

01

リアルタイム・エッジAI

Ambiqの超低消費電力SoCで心臓モデルをローカルに実行し、ウェアラブル機器やRPM機器に関する信頼性の高い洞察を即座に得ることができます。低レイテンシー、バッテリーに優しい推論、クラウド不要。

02

初日の準備

トレーニング済みのモデル、データセット、タスクレベルのデモを使用してプロジェクトを開始できます。あなたのユースケースに合わせた設定レシピで、数分でクローン、実行、結果のショーケースができます。

03

デザインによる拡張性

タスク、モデル、データセット、トレーニングをシンプルなYAMLで調整。HeartKITの拡張可能なファクトリーを使用して、独自のデータを追加したり、新しいタスクを定義することで、最小限のコードでカスタムワークフローを構築できます。

04

展開の最適化

最適化されたアーキテクチャと展開ルーチンで効率的な推論を実行。HeliaAOT、HeliaRT、またはTFLM用にコンパクトなモデルをエクスポートし、提供されるメトリクスで検証します。

タスクと能力

デノイズ

  • ECG/PPG信号をリアルタイムでノイズ除去/残響除去し、ダウンストリームの精度を向上させます。

セグメンテーション

  • 信頼性の高いイベント境界と特徴抽出のために、ECG/PPGから拍動と間隔を特定します。

リズムの分類

  • デバイス上でAFIBやAFLなどのリズムを分類し、即座にプライベートな洞察を得る。

ビート分類

  • ラベルビート(NORM、PAC、PVC、NOISE)により、きめ細かな分析とアラートが可能。

ビデオライブラリー

デザイン・リソース

Additional Documentation

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