[摘要] 赣州市唯一医学类省级工程研究中心落户赣医一附院
江西省人体音频信号智慧医疗工程中心创新项目，位于赣南医学院附属医院，总投资约150万元，预计2021年开工，2024年竣工。
从赣南医学院一附院了解到，2020年12月，江西省发展与改革委员会下发关于同意江西省工程研究中心认定的批复。其中，赣医一附院申报的“江西省人体音频信号智慧医疗工程技术研究中心”位列其中，系我市获批的医学省级工程研究中心。
项目内容：
通过本创新项目，将提供人体音频信号智慧医疗诊疗新模式。传统诊疗模式下，患者从诊断、治疗到康复均需要等待较长时间，医院各环节缺乏联动性，院后随访模式不规范。
项目的落实与发展将推动医疗体系诊治的水平和技术一体化，达到区域辐射，从而带动更多基层医疗机构相关学科的裙带发展。
通过进一步扩充患者数据库，最终达到数据共享，充分发挥本中心整合一体化的优势，为更多患者带来希望。将提供一种依托人体音频信号数据比对从筛查诊断、治疗到康复全病程的整合一站式全新服务。
1、分别建立各种人体音频信号数据库其中心音信号：国内外首次动物模型的心音信号系统化研究：动物心脏疾病模型心音信号数据库(大鼠急性心梗模型、大鼠高血压心肌肥厚模型、大鼠慢性心力衰竭模型);在中心负责人已经建立的部分心脏瓣膜心音信号数据库的基础上完善增加心脏具体疾病数据库：人体具体心脏疾病心音信号数据库(瓣膜疾病、急性冠脉综合征、慢性心力衰竭疾病)。
2、将信息处理技术，应用HHT方法提取人体音频信号的特征其中心音信号：将信息处理技术应用于心脏瓣膜的功能、心功能评估，应用HHT方法提取瓣膜心音的特征。HHT变换分析把心音信号分解为内蕴模式函数(IMF)，利用HHT变换建立心音信号的时间-频率-能量三维进行分析比较，建立三维Hilbert谱分布和边界谱分布;对心脏心音信号的频率、强度、持续时间、能量分类进行研究, 确定心脏瓣膜心音信号与心脏疾病相关的心音特征。
3、通过现场可编程门阵列(FPGA)实现HHT变换FPGA的开发设计周期短，灵活。适合用于小批量系统，系统的可靠性和集成度高。本系统采用基于FPGA的可编程片上系统可编程片上系统(SOPC)将更有利于HHT算法的实现。
4、利用高斯混合模型(GMM)实现人体音频信号的智能识别分析对不同类型的人体音频信号的特征矢量所具有的概率密度函数进行建模、聚类，找出训练模板，从而实现人体音频信号智能识别分析。
5、科学的制定出多种人体音频信号的客观评价标准根据提取的人体音频信号制定具有临床意义的客观评价标准是整个项目迈向实用性的关键一步，它需要不断的反复的根据实际的来调整和修正。
6、研究便携式人体音频信号采集记录与分析仪实现小型的便携式的人体音频信号采集、记录与分析仪需要采用目前快速发展的集成芯片技术，做到体积和重量都小是不容易的，这是实现大规模推广的关键。
7、独立大数据研究转化音频信号智慧医疗平台云平台：构建标准化信号大数据库，建立人工智能深度学习模型，配套患者的移动端APP，实现智能诊断识别与远程监控，对患者实时诊断及健康管理与智能预警。
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