本压缩包包含了一个数据文件和生成的波形图,心电为18导联心电图,大家根据自己的代码生成后,可以和压缩包内的图片对照
2022-07-12 18:07:16 221KB 心电图 导联心电图 心电数据
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使用深度神经网络自动进行ECG诊断 用于训练和测试用于ECG自动分类的深度神经网络的脚本和模块。 论文“使用深度神经网络自动诊断12导联心电图”的同伴代码。 。 引文: Ribeiro, A.H., Ribeiro, M.H., Paixão, G.M.M. et al. Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nat Commun 11, 1760 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-15432-4 Bibtex: @article{ribeiro_automatic_2020, title = {Automatic Diagnosis of the 12-Lead {{ECG}} Using a Deep Neural Netwo
2022-04-25 19:11:33 1.32MB Python
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matlab归零码功率谱原始码问题陈述 该项目的目标是实现一种深度学习算法,该算法将单通道手持式ECG设备的心电图(ECG)记录分为四个不同的类别:正常窦性心律(N),房颤(A),其他心律(O ),或者太吵而无法分类(〜)。 该模型是由论文指导的由Zihlmann等人撰写。 在作者对的贡献之后发表的。 心房颤动(AF)是一种常见的心律失常,影响了超过270万美国人。 这种心律失常与明显的发病率相关,缺血性中风的风险增加了4到5倍。 AF通常是沉默的,患者偶尔会出现中风,这是心律不齐的最初表现。 其他患者有令人不安的症状,例如心pit或头晕,但传统的监测方法无法确定心律不齐。 尽管该问题很重要,但AF检测仍然很困难,因为它可能是偶发性的。 因此,定期采样心率和节律可能有助于在这些情况下进行诊断。 当两个电极中的每一个都握在手中时,移动式ECG设备能够记录单导联等效ECG。 AliveCor为2017年PhysioNet / CinC挑战赛慷慨捐赠了总计12186张ECG录音。 项目包中的文件 该项目包包含以下文件: physionet_readme.ipynb:具有工作代码的此READM
2021-11-23 14:45:15 13.36MB 系统开源
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使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员: , , 该项目包含两个部分, 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 :此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件,并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改,以与python3配合使用,并做了其他一些改动,以方便使用。 :用于四阶陷波滤波器的Aurdino代码,在计算机中显示ECG信号,计算瞬时BPM等。 (尚未测试):通过从串行监测器读取内容自动将获取的ECG信号创建文件,并将其转换为所需格式并进行分类的代码。 :Json文件,指定获取信号的已保存.mat文件的路径。 请根据您当前的工作目录更改此Json文件中的.mat文件的路径以进行测试 依存关系 关于ECG信号捕获:滤波器,放大器,其电路及其值 心电图(ECG)是使用放置在皮肤上的电极记录的心脏电活动的曲线图(电压与时间的关系图)。 这些电极检测到微小的电变化,这些电变化是在每个
2021-09-08 20:52:14 1.01MB arduino deep-learning tensorflow keras
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可解释性深度学习用于12导联心电图的自动诊断 该存储库包含用于可解释性深度学习的代码,用于自动诊断12导联心电图。 心电图(ECG)是广泛用于心血管疾病诊断的可靠,非侵入性方法。 随着心电图检查的Swift发展和心脏病医生的不足,准确地自动诊断心电图信号已成为研究的热点。 深度学习方法已在预测性医疗保健任务中显示出令人鼓舞的结果。 在这项工作中,我们开发了一种深度神经网络,用于12导联心电图记录中的心律不齐的多标签分类。 在公开的12导联ECG数据集上进行的实验表明了我们方法的有效性。 所提出的模型在接收器工作特性曲线(AUC)下获得的平均面积为0.970,平均F1得分为0.813。 使用单导联心电图作为模型输入所产生的性能低于使用所有12条导联。 表现最佳的潜在客户是12根潜在客户中的潜在客户I,aVR和V5。 最后,我们采用了SHapley Additive exPlanations(
2021-09-06 16:47:45 23KB Python
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完整英文电子版IEEE Std 11073-10406-2011 Health informatics—Personal health device communication Part 10406:Device specialization— Basic electrocardiograph (ECG) (1- to 3-lead ECG)-健康信息学-个人健康设备通信10406部:设备专业-基本心电图(1-3导联心电图)。该标准满足了对一个公开定义的独立标准的需求,以控制个人健康设备和管理人(如手机、个人电脑、个人健康设备和机顶盒)之间的信息交换。互操作性是发展这些设备的潜在市场的关键,并使人们在管理自己的健康方面成为更好的知情参与者。
2021-06-17 09:02:52 726KB ieee 11073-10406 健康 设备
HeartyPatch是一款开源的ECG贴片,可让您更紧密地关注您的心脏及其健康。该Hearty Patch单导联心电图监护仪是一款完全开源项目,IoT连接的,使用WiFi和蓝牙技术,可以测量您的心电图,心率和HRV,基于流行的ESP32系统开发,可用作管理健身和压力以及诊断和医学研究,具有很远应用潜力。Hearty Patch单导联心电图监护仪基本套件组成: HeartyPatch板 450 mAH锂离子电池(连接并粘贴在电路板上) 一套10个一次性电极垫 如截图: HRV也被称为反映情绪,情绪,焦虑和压力。当这种心理事件发生时,有一种已知的心率变异模式。这使人力资源管理有助于学习心理状态和管理紧张心理状态的人群。由于HeartyPatch可以实时检测个人的心跳,也可以在设计和非医疗穿戴设备的领域中使用,以检测心脏跳动以激活灯光或任何其他形式的反馈。心脏生物反馈是控制心率的一个例子。Hearty Patch单导联心电图监护仪电路参数如下: 主要微控制器:具有双核CPU和Wi-Fi /蓝牙的ESP32 SoC Maxim MAX30003:ECG的模拟前端 板载卡扣式按钮:一次性电极垫用连接器 RGB LED:用于状态指示和UI USB-UART:基于CP2104的桥 Micro USB:用于编程,数据,电源和电池充电的连接器 PCB尺寸:65 mm x 42 mm x 4 mm(〜2.56“x 1.65”x 0.16“),无电池 外壳尺寸:约70 mm x 46 mm x 12.7 mm(〜2.75“x 1.81”x 0.50“) 附件资料截图:
2021-04-28 08:50:23 9.04MB esp32 hearty patch 心电图监护仪
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