摘要：在现存的面部指标变化与骨龄的关系的研究之中,大多只止步于对相关性的分析,由于样本量与样本连续性的缺少,使得两者之间的统计学模型一直没能得到建立.本文分析了在面部关键指标与骨龄之间建立可靠的统计学模型的可行性并设计出了具体的研究方法.可极大的方便对儿童青少年骨龄的检测与生长发育状况的监控,伴随着这种监控性的增强,可以及时快速的发现儿童青少年生长发育过程之中出现的问题并实时进行干预,从而减少甚至消除因为生长发育过程中出现的问题而导致的身体疾病甚至生理与心理的缺陷.

摘要：目的:设计一种基于嵌入式系统的实时房颤检测算法,辅助房颤的快速诊断和鉴别。方法:首先通过对心电信号进行分析,提取心率变异性指标以及P波平衡性、叠加平均比例2项形态学指标,构建基于支持向量机的房颤检测数学模型,完成上位机算法设计。然后设计主要包括心电采集模块、微控制单元、液晶显示屏和存储器的嵌入式房颤检测设备。再于某院搜集包含11种不同心电节律的3 746例患者的12导心电图数据,并从每名患者的心电数据中提取一段Ⅱ导心电信号建立上位机验证数据集及嵌入式系统测试数据集。在完成上位机算法训练及验证之后,将其移植到嵌入式房颤检测设备中。最后对上位机算法及嵌入式房颤检测设备的房颤检测性能进行评估。结果:上位机算法检测房颤的准确率为93.40%,敏感度为97.85%,特异度为88.83%;嵌入式房颤检测设备的房颤检测准确率为91.37%,敏感度为96.48%,特异度为87.04%。结论:设计的房颤检测算法能够有效区分房颤与多种不同类型的非房颤心电节律,可为基于穿戴式设备的房颤实时监测提供技术支撑。