基于最先进的深度学习架构，

融合迁移学习、有序回归等

多种手段优化模型。

模型在上百万条心电数据上训练优化，

并在内外部的数据集上进行充分验证，

运行稳定、鲁棒性强。

调用接口经过标准化封装，调用简单，

只需上传心电数据即可获得分析结果，

同时加入多重专业防护保障使用安全。

在CinC2017数据集上，准确率可达94%；

CinC2018数据集上，准确率可达95%；

CinC2021数据集上，准确率可达98%。

百万级心电数据支持，依托“心之声”的

高质量的私有心电数据库，提取心电特征

并建模，充分保证分析结果的准确性。

多种类型的传感器获取的RRI

作为输入信号，进一步弱化生理信号类型

对房颤诊断的影响。

支持不同排版的纸质心电图，

并不断更新迭代，提升提取的精度。

支持心电图像中心电波形区域的自动定位

和提取，整体定位准确率达98%以上，

单导联提取准确率达95%以上，

保证99%以上产品服务可用性。

支持多场景，不同背景，

不同光照等复杂环境，

并可实现自动裁边、修正倾斜等，

支持提供定制化服务。

支持修改信号质量参数和

心电信号beat长度，同时支持根据

业务实际使用反馈随时调整，

精准满足客户需求。

处理时长较短，一键上传

心电信号即可体验beat生成效果，

方便快捷。

基于精细标注训练数据实现

心电信号QRS波精准定位，

准确生成Beat信号。

在心电信号数据上，我们多年来

专注心电信号处理分析，在不同场

景下积累了百万条心电信号数据。

支持不同采样率，不同导联数量的心电信号，

并不断更新迭代，提升分析的精度。

获得CinC2017挑战赛世界冠军，

心律失常分析准确率整体达到96%以上。

支持多种设备，院内院外场景，

并实现快速分析，自动生成报告，

支持提供定制化服务。

支持不同采样率，不同导联数量的心电信号，

并不断更新迭代，提升分析的精度。

获得CinC2017挑战赛世界冠军，

心律失常分析准确率整体达到96%以上。

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支持提供定制化服务。

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