在医学界，决策是根据存储的数据和医生的经验来做出的。 可能会出现错误的机会，诊断时间更长，治疗重要器官心脏的费用增加。 医院中当前的数据库系统包含大量数据，可用于预测心脏的健康状况。 可以将这些数据转换成有用的信息，这些信息可以用于制作可以预测疾病发生机会的智能决策系统。 该系统提供了预测个体中心脏病发生的能力。 它使用卷积神经网络进行预测。 利用年龄，性别，胆固醇，心电图斜率等重要因素，可以预测人患心脏病的可能性。 这些属性不过是患者的临床数据。

如何使用任何制造商已经拥有的组件制造一个血氧饱和度传感器来测量血液中的心跳和血氧饱和度。

pyHRV是一个开放源代码的Python工具箱，可从心电图（ECG），SpO2，血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算出最新的心率变异性（HRV）参数。 借助pyHRV，我们旨在为HRV专门的教育，研究和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。 它提供了可理解的源代码，以帮助初学者了解HRV参数计算的基础，同时为开发人员提供最重要的HRV分析功能，并为研究人员提供结果的质量出版物。 入门 安装 可以使用pip工具安装此工具箱（适用于Python 2和3）： pip install pyhrv 依赖关系： | | | | | 光谱 文档和教程 详细的pyHRV文档可在ReadTheDocs上找到： pyHRV API参考 其他教程可以在这里找到： pyHRV快速入门指南 教程：从ECG采集到使用pyHRV进行HRV分析 教程：使用pyHR

心率变异性分析 hrvanalysis是用于对RR间隔进行心率变异性分析的Python模块，建立在SciPy，AstroPy，Nolds和NumPy的基础上，并根据GPLv3许可进行分发。 该库的开发于2018年7月开始，属于研发团队的项目的一部分，由Robin Champseix维护。 完整文档： : 网址： : GitHub ： : 版本：1.0.4 安装/先决条件 用户安装 安装hrv-analysis的最简单方法是使用pip ： $ pip install hrv-analysis 您还可以克隆存储库： $ git clone https://github.com/Aura-healthcare/hrv-analysis.git $ python setup.py install 依存关系 hrvanalysis需要以下条件： Python（> =

EchoNet-Dynamic： 可解释的AI用于逐次跳动的心脏功能评估 EchoNet-Dynamic是一种端到端的逐点深度学习模型，用于 左心室的语义分割 通过整个视频或子采样片段预测射血分数，以及 评估射血分数降低的心肌病。 有关更多详细信息，请参见随附的论文， David Ouyang，Bryan He，Amirata Ghorbani，Neal Yuan，Joseph Ebinger，Curt P.Langlotz，Paul A.Heidenreich，Robert A.Harrington，David H.Liang，Euan A.Ashley和James Y.Zou。 自然，2020年3月25日 数据集 我们共享一组已确定身份的10,030张超声心动图图像，这些图像用于训练EchoNet-Dynamic。 使用OpenCV和pydicom对这些图像进行预处理，包括取消识别

Heart Disease Dataset is provided by Hungarian Institute of Cardiology,University Hospital, Zurich,University Hospital, Basel and Long Beach and Cleveland Clinic Foundation.本数据集由匈牙利心脏病研究所，瑞士苏黎世大学医院，瑞士巴塞尔大学医院和长滩和克里夫兰临床基金会提供。 heart-disease.cost heartdisease.delay heartdisease.expense heart-disease.group heart-disease.names heartdisease_ask-detrano heartdisease_ask-detrano (2) heartdisease_processed.cleveland.data heartdisease_cleve.mod heartdisease_cleveland.data heartdisease_long-beach-va.data heartdisease_new.data heartdisease_processed.hungarian.data heartdisease_processed.switzerland .data heartdisease_processed.va.data heartdisease_switzerland.data heartdisease_hungarian.data

基于VS2017 开发，编译直接运行。 自带客户与服务端心跳包验证。 客户端掉线，服务器自动响应。 所有均为事件与封装完全分享。代码高度简洁。 服务端断线与重启，客户端自动重新连接。 客户端消息异常，快速响应事件。 客户端与服务端，调用DOME完全分离。

心率监测器 内置Heltect ESP32 V2的心率监测器 使用ESP32 Heltec V2开发板使用用于vscode的platform.io插件构建

本文综述了心音检测技术以及现代数字信号处理方法(谱估计、联合时一频分析、小波分析、模式识别)在心音信号分析中的应用及研究进展。

The software development community widely acknowledges that domain modeling is central to software design. Through domain modeling, software developers are able to express rich functionality and translate that functionality into software implementation that truly serves the needs of its users. Despi