用于心血管信号处理的硬件加速器:一个系统在芯片上的视角

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算机工程 计算机工程
• 心血管医学 心血管医学

背景情况:

• 心血管疾病 (CVD) 是全球主要的死亡原因,需要先进的诊断工具.
• 实时处理心电图 (ECG) 和光心电图 (PPG) 等生理信号对于早期发现心血管疾病至关重要.
• 现有的监控系统需要高效的硬件加速,以提高性能和准确性.

研究的目的:

• 系统地分析硬件加速器的实时心血管信号处理 (心电图,PPG,血压).
• 将信号消噪,特征提取和基于ML/DL的决策支持研究归类.
• 在能源效率,处理速度和临床准确性方面进行基准性能测试.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统的文献审查.
• 分析了2014年至2024年间发表的59篇研究论文.
• 基于处理任务和AI集成的硬件加速器的分类.

主要成果:

• 混合场可编程门阵列 (FPGA) -应用程序特定集成电路 (ASIC) 架构显示出显著的潜力.
• 边缘加速器上的专业人工智能 (AI) 对下一代系统非常有希望.
• 性能基准测试强调了能源效率,处理速度和临床准确性的进步.

结论:

• 混合FPGA-ASIC和AI边缘加速器是先进的CVD监控的领先解决方案.
• 未来的研究应该专注于超低功率,临床稳固和可扩展的信号处理系统.
• 这些发现指导了硬件加速心血管诊断的实际临床部署.