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智能手环项目 2019.10-至今
● 负责心率、血氧、血压等生理健康相关参数的计算（算法设计、代码实现等）；
● 负责对应算法在下位机端的调试以及功能测试等；
● 负责对心电信号（ECG）的处理，心律失常分类算法的设计等；
● 了解相关传感器芯片手册，辅助进行ECG、PPG信号的采集工作；
● 将算法封装成对应库，分别供下位机及上位机调用等。
业绩
● 实现了心率的准确计算；
● 实现了对红光、红外光下PPG信号的预处理及特征点识别工作，初步完成血氧模型的搭建，实现了血氧的计算；
● 实现了对ECG信号的处理，实现了心律失常分类算法的初步设计；
● 研究了基于ECG和PPG的无创血压模型的建立算法，熟悉基于穿戴式设备的无创血压实现流程。
监护仪项目 2018.7-2019.10
无创血压（NIBP）算法：
1. 扩大了现有NIBP的血压及脉率测量范围。
2. 优化了信号降噪及特征提取等相关算法，经临床验证，成功提高了测量稳定性。
3. 完成了NIBP算法验证平台的需求设计，协助完成该平台的成功搭建。
4. 在嵌入式系统中调试NIBP算法。
临床实验：
1. 熟悉NIBP相关标准法规文件。
2. 完成算法模拟仪及临床测试方案的制定。
3. 实测临床病例，发现并解决相关问题。
4. 协助完成法规注册相关的NIBP临床实验。
技术说明文档：
研究并撰写监护仪部分临床辅助功能技术说明文档。
全科医生项目 2017-2018
该项目旨在为全科医生设计一款便携式的诊断仪器，集成并分析了心电，脉搏等评价人体健康状态的信号，得出对应的辅助诊断参数如心率、血压、血氧等，为医生提供相关的诊断建议。
● 在该项目中，本人负责对信号的处理及血压，血氧模型的建立等工作。
无创心功能检测分析仪项目 2015-2018
● 在该项目中，本人所做工作：
跟踪监护系列产品在临床上的应用测试，收集问题，确立解决方案—解决了临床上多种病理状态下/噪声干扰严重下的异常信号的降噪和特征识别问题：对心电信号中QRS、P、T点识别率较现有方法提高了近0.7个百分点；心阻抗微分信号特征的准确检出率较现有方法提高了多于2.3个百分点；此外，设计了分类器对信号进行心律失常分类；完成了对病人的心率变异性分析、血流动力学参数分析且设计了GUI，呈现了分析结果。
在此项目中，本人以第一作者发表英文文章1篇，中文文章1篇，发明专利一项。
具体为：
Zhang Y, Ji Z, Tan X, et al. Noise Reduction of the Electrocardiography Signal and Thoracic Impedance Differential Signal Based on Adaptive EEMD and Wavelet Thresholding[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2018, 8(1): 140-144.
季忠，张亚丹. 基于自适应集合经验模态分解的心电信号特征点识别方法: 中国, CN107184203B.
张亚丹，季忠，谭霞，申哲，许恋姣. 用于无创心功能检测的心功能微分信号处理.生物医学工程学杂志.2019,1:50-58