Advertisement

研究项目:基于Matlab的心脏超声代码分析形状、运动和变形特征及其在心肌功能评估中的应用

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
近年来,在心脏力学研究方面取得了显著进展,尤其是对其形态特征、运动规律以及形变程度的分析变得越来越重要。然而,深入理解这些特征之间的相互关系及其在临床诊断中的解释机制仍是当前需要重点解决的问题。本研究旨在探讨2D超声心动图序列在一些典型心脏病病例中的应用价值。为此,我们开发了一种基于MATLAB语言的计算程序,该软件提供了一种简便的方法来计算并展示左心室心肌壁的形态变化、运动参数(位移和速度)以及应变分布特征。该方法已应用于来自四个病例组的经预处理二维超声心动图序列数据:包括两名健康对照者、一名具有左束支传导阻滞且左心室机械不协调患者,以及一名肥厚性心肌病患者的病例。通过分析这些定量指标与其他临床评估手段(如心电图和经经验观察)获得的解剖学信息进行了多维度验证,取得了令人满意的实验结果。软件操作方法是怎样的?

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python开展病患者
    优质
    本项目利用Python进行心脏病患者的数据挖掘与统计分析,旨在识别关键风险因素和疾病模式,为临床诊断提供数据支持。 今天要跟大家分享的数据集分析是关于心脏病的。作为全球第一大杀手,心脏病是我们不得不提前防御的一种疾病。今天我们利用这个数据集中的一些规律来找出哪些特征对于确诊有较大影响,并提醒大家注意平时的生活习惯。 在开始分析之前,需要先介绍一下这份从Kaggle下载的数据集。接下来我们对其中的字段进行简要说明: - age:年龄 - sex:性别(1表示男性,0表示女性)
  • 扩散MRI:DWIDTI - MATLAB开发相关...
    优质
    本项目基于MATLAB开发,专注于利用心脏扩散MRI技术进行心肌DWI及DTI成像分析,旨在深入研究心肌结构与功能。 此存储库包含或将包含以下内容: - 在MATHEMATICA中调整了自旋回波单极、自旋回波双极、受激回波采集模式单极、两次重新聚焦以及两次重新聚焦的序列图,包括bmatrix、M0-M1-M2、速度偏移和麦克斯韦梯度矩。 - C. Tous等人 (2020) 在 MATLAB 中发表的文章中介绍的先天性心脏病 (CHD) 标本的弥散加权图像 - 使用 MRTRIX 软件处理的,C. Tous 等人 (2020) 的文章中介绍的 CHD 标本的牵引成像 参考文献: Tous, C., Gentles, TL, Young, AA et al. Ex vivo cardiovascular magnetic resonance diffusion weighted imaging of congenital heart disease: microstructural insights into tetralogy of Fallot with double outlet right ventricle and tricuspid atresia in a single systemic right ventricular system. J Cardiovasc Magn Reson 22, 69 (2020). https://doi.org/10.1186/s12968-020-00662-8
  • MATLAB纹理与
    优质
    本研究利用MATLAB平台深入探讨并提取图像中的纹理及形状特征,旨在提供一种有效的视觉信息处理和理解方法。 基于Matlab的对图像纹理特征和形状特征的提取操作代码。
  • MATLAB提取.rar_图像_matlab提取
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下进行图像形状特征提取的技术方案和代码实现,涵盖多种形状参数计算方法,适用于图像处理与模式识别的研究。 提取了图像的形状特征,并使用文件自带的测试图在MATLAB 2016上成功运行。
  • 态:EchoNet-Dynamic是一款图视频深度学习模型
    优质
    EchoNet-Dynamic是一种先进的深度学习算法,专门设计用来分析和评估超声心动图视频中的心脏动力学性能,为心血管疾病的诊断提供精确的数据支持。 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,请参阅相关论文: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。发表于《自然》杂志,2020年3月25日。 我们提供了一组包含10,030张已标识的超声心动图图像的数据集,用于训练EchoNet-Dynamic模型。这些数据通过OpenCV和pydicom进行预处理,并进行了取消识别等操作。
  • FGN高斯噪FBM布朗序列生成率谱计(MATLAB
    优质
    本文介绍了使用MATLAB生成分形高斯噪声(FGN)和分形布朗运动(FBM)序列的方法,并探讨了它们的功率谱估计技术。 分形高斯噪声与分形布朗运动序列的生成及功率谱估计涉及多个MATLAB文件,包括create_fgn.m、degree_create.m、degree_create_fbm_sucess.m、EMDemd.m等,并附有相关资源如IEEE_SP_Exact_Synthesis_1D.pdf和PSD.m。此外还包括FGN水位值与FGN水位值2的图形数据及fig_b6hourly.m脚本段落件用于生成特定图表,以及fractional_brownian_motion.m函数实现分数布朗运动模拟。这些资源共同构成了一个完整的系统设计,旨在进行分数阶高斯噪声随机数据仿真和分析,并提供了多种方法来估计其功率谱特性。
  • 电信号提取、处理.pdf
    优质
    本文探讨了从复杂的心脏电信号中提取关键特征的方法,并详细分析和处理这些信号以提高诊断准确性。通过先进的算法和技术,我们能够更好地理解心脏功能及异常情况。 报告《基于Python心电信号检测与处理》探讨了如何利用Python语言进行心电信号的检测与分析。文中详细介绍了相关的技术细节、实现方法以及应用案例,为研究者提供了一个全面的技术参考框架。通过使用特定的库和工具,该文章展示了有效的心电数据预处理和特征提取策略,并对多种算法进行了性能评估,以确定最佳实践方案。 此外,报告还讨论了如何利用Python语言中的机器学习技术来提高心电信号分析的准确性与效率。通过对大量真实世界数据集的应用测试,研究团队证明了所提出方法的有效性及其在临床应用中的潜力。 总之,《基于Python心电信号检测与处理》为从事相关领域工作的研究人员提供了一个有价值的资源库和指南,有助于推动该领域的进一步发展。
  • Matlab-三角插值hrv_features_neonates:新生儿异性量化
    优质
    本研究利用MATLAB进行三角插值方法的应用,专注于分析和量化新生儿心率变异性(HRV)特征。通过该技术提高对新生儿心脏健康状态的理解与评估精度。 使用Matlab进行新生儿心率变异性的三角插值分析需要具备统计工具箱的版本R2020a或更高(较旧版本可能兼容但未经测试)。将相关目录添加到Matlab路径中。 主要功能集中在`hrv_EAR.m`文件,用于设置参数。通过调用`hrv_features.m`估算特征,并输入`help `获取有关函数的更多信息。 HRV的主要定量特性包括: - 均值:平均NN(归一化RR间隔) - SD_NN:NN的标准偏差 - VLF_功率:极低频段(0.01至0.04Hz)中的能量 - 低频功率:在低频频带(0.04至0.2Hz)内的功率 - 高频功率:高频范围(0.2至2Hz)的功率 - LF_HF_ratio:LF_power与HF_power的比例 TINN函数提供NN间隔直方图的三角插值。 为了演示,可以从ECG数据中提取R峰并存储在结构化数组里。这里使用两个婴儿的数据生成假R峰结构: ```matlab rr_test_st = fake_hrv_data(); ``` 然后,可以生成功能集: ```matlab [hr, ...] = hrv_features(rr_test_st); ```
  • 异性MATLAB-MHRV工具箱
    优质
    简介:MHRV工具箱是一款用于进行心率变异性的复杂性评估的MATLAB插件,特别强调了分形理论的应用,为研究人员提供了一套全面、高效的分析方法。 分形Matlab代码多媒体广播电台MHRV是一个在Matlab环境下使用的工具箱,用于根据心电图(ECG)信号及RR间隔时间序列计算心率变异性(HRV)指标。该工具箱支持使用WFDB数据格式的ECG数据,并包含特征WFDB包装程序和辅助函数。 PhysioNet WFDB工具的一小部分被封装为Matlab函数,使得可以直接在Matlab环境中调用它们。例如,mhrv.wfdb.gqrs是用于QRS检测的算法;mhrv.wfdb.rdsamp可以将来自PhysioNet信号数据读取到Matlab中;而mhrv.wfdb.rdann则负责从PhysioNet注释文件中读取信息至Matlab。此外,mhrv.wfdb.wrann允许用户从Matlab的数据类型写入PhysioNet注释数据,并且通过调用函数mhrv.wfdb.wfdb_header可以从WFDB头文件(.hea)中提取记录元数据。 MHRV工具箱还支持心电图信号处理功能,能够对来自PhysioNet格式的ECG数据进行峰检测和RR间隔时间序列的抽取。例如,mhrv.wfdb.rqrs用于识别ECG信号中的R波位置(基于PhysioNet gqrs算法)。此工具箱可配置为适用于人类及动物的心电图分析。