心电分析与心律失常
心电图分析、房颤检测与心律失常分类,服务于临床可用的识别与分型。
悉尼大学 · 电气与计算机工程学院
Zijian Lab
以心电与生理信号为对象,研究面向临床实践的人工智能分类与决策支持。
赵子健 · 博士研究生(2023–2027) · University of Sydney, School of Electrical and Computer Engineering
方法与应用均围绕可落地的临床人工智能。
心电图分析、房颤检测与心律失常分类,服务于临床可用的识别与分型。
深度学习、轻量模型、自监督学习与 Kolmogorov–Arnold Networks,用于生理时间序列。
面向临床实践的稳健人工智能框架:不确定性校准、可解释性(XAI)与决策支持。
智能医疗、多模态融合、电子病历与医学影像,以及多组学信息的整合。
联邦学习与隐私保护学习,以及康复技术方向的方法探索。
赵子健
Zijian Zhao
赵子健是悉尼大学电气与计算机工程学院博士研究生(2023–2027),获 Digital Heart Research 奖学金资助。研究兴趣包括生物医学信号处理、深度学习、心电分析与智能医疗。
博士论文
Resilient AI-Based Framework for Enhanced ECG Classification and Decision Support in Clinical Practice
现任 Healthcare and Rehabilitation Early Career Editor。
优先新南威尔士州与维多利亚州,其次昆士兰州、澳洲其他地区,以及海外机构。