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心衰预警算法
该技术原型是美国医学机构基于超过5000例临床数据开发的心衰风险预警算法,创感科技对该项技术进行了中国本土化的改进与升级。通过每天早晨测一次体重、血压以及智能问诊库中的动态问题,获得心衰或有心衰发病风险患者的体征数据及心衰发展信息,进一步实现心衰预警。该技术的准确度可达80%以上,并具有提前一周以上的预测能力。
睡眠质量分析算法
在睡眠领域,创感科技的科学家团队拥有近十年的研究经历。通过对如心率、呼吸、三轴加速度数据、EEG等信号的捕捉,睡眠监测算法可以对睡眠分期判断(觉醒期、REM期、浅睡期、深睡期),进一步对睡眠质量进行评估。同时可以对睡眠过程中如睡眠呼吸暂停等睡眠异常状态进行记录,为临床观测提供可靠的数据支持。
可穿戴传感器滤波技术体系
手环、智能手表、心电设备等可穿戴传感器设备,在使用过程中会产生多种噪声,尤其是运动噪声、电磁干扰、传感器噪声等。该算法体系是针对于可穿戴传感器的抗噪声算法,利用异位纠错、马尔科夫滤波特性等技术,可以有效提高传感器数据的稳定性、可辨识性。并且支持在线滤波、离线滤波、可定制化滤波等多种应用场景。

用例:9轴传感器滤波、心电信号滤波、新型压力传感器滤波、光电信号滤波等等。
跌倒侦测算法
利用三轴加速度传感器在人体特定位置的信号,可对跌倒状态进行准确判断,并可有效区别摔与坐、卧等状态改变的正常行为,误报率低于10%。该项人体异常行为监测技术处于行业领先地位。