基于FPGA和卷积神经网络的实时心梗诊断系统

作者：高鑫玮; 刘文涵; 谢文鑫; 黄启俊^*

来源：电子技术应用, 2023, 49(11): 135-139.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.233833

• 心肌梗死
• 实时系统
• 数字滤波器
• 神经网络加速

针对小型化日常心电监护系统的需求，设计了一套基于FPGA和卷积神经网络算法的心肌梗死疾病实时诊断系统。系统包含形态学滤波器、最小均方算法自适应陷波器、卷积神经网络硬件加速模块三大部分，通过在FPGA中并行化和加速处理，实现对心血管疾病的实时监护和诊断。经过上板验证，系统的相对准确率达到99.91%，片上功耗为2.39 W，处理时间为3.81 ms，可满足各项设计需求。