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MIT-BIH心律失常心电图的分析研究-论文

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简介:
本论文深入探讨了MIT-BIH数据库中心律失常心电图的特点与模式,通过分析不同类型的异常心律,旨在开发更有效的诊断工具和方法。 MIT-BIH 心律失常数据库是目前国际上公认的用于心律失常分析的标准数据库之一。使用软件开始执行时需要导入外部数据文件,并将病例信息保存到数据库中,以便于以后管理这些病例信息。 为了绘制波形并显示专家标记,可以通过读取自定义格式的二进制文件来获取两导联的心电图数据以及在特定时间点上标注的信息。这有助于实现心电信号与相关专家标记的同时展示,并方便用户分析不同导联的心电波形并与专家的标注进行对比。 对于定位不同类型的心律失常,浏览波形时可以选择该病例中存在的任意一种类型,系统将根据所选心律失常类型的出现时间顺序依次显示对应的心电图。最后,如果需要对病例信息进行后台管理,则可以通过数据库来实现患者信息及各种心律失常发生次数的统计,并提供回顾、查询和删除等功能以方便操作。

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客服
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  • MIT-BIH-
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    本论文深入探讨了MIT-BIH数据库中心律失常心电图的特点与模式,通过分析不同类型的异常心律,旨在开发更有效的诊断工具和方法。 MIT-BIH 心律失常数据库是目前国际上公认的用于心律失常分析的标准数据库之一。使用软件开始执行时需要导入外部数据文件,并将病例信息保存到数据库中,以便于以后管理这些病例信息。 为了绘制波形并显示专家标记,可以通过读取自定义格式的二进制文件来获取两导联的心电图数据以及在特定时间点上标注的信息。这有助于实现心电信号与相关专家标记的同时展示,并方便用户分析不同导联的心电波形并与专家的标注进行对比。 对于定位不同类型的心律失常,浏览波形时可以选择该病例中存在的任意一种类型,系统将根据所选心律失常类型的出现时间顺序依次显示对应的心电图。最后,如果需要对病例信息进行后台管理,则可以通过数据库来实现患者信息及各种心律失常发生次数的统计,并提供回顾、查询和删除等功能以方便操作。
  • MIT-BIH数据集1.0.0
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    MIT-BIH心律失常数据集1.0.0是由MIT林肯实验室创建的心电图数据库,包含48段长时间心电记录,广泛用于科研和开发心律失常检测算法。 心律失常数据集mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0 是一个广泛用于心脏生理研究及心电图(ECG)分析的重要资源,由麻省理工学院(MIT)与波士顿哈佛附属医院(BIH)联合发布。该版本为1.0.0,表示这是最初公开发布的版本,并可能在将来进行更新或改进。 数据集包含多个患者的心电图记录文件,每个记录以“.at_”命名,例如203.at_、215.at_等。这些心电图信号需使用特定格式存储并由特殊软件或编程语言(如Python的BioSig库)读取和处理。通过分析这些数据,研究人员能够了解各种类型的心律异常现象,包括室性早搏、房颤及心动过速。 在研究中,“ANNOTATORS”文件夹可能包含专业医生对心电图记录的注释,涵盖各类心律失常事件的具体标记。这些标注对于训练和验证心律失常检测算法至关重要,因为它们提供了准确的标准参考点,使得通过与专家注解进行比较来评估模型性能成为可能。 心律失常是心脏疾病常见的表现形式之一,涉及心跳节律异常导致的心跳过快、过慢或不规则。严重情况下可能导致晕厥甚至猝死,因此早期检测和诊断对于预防及治疗心血管病具有重要意义。“mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0”为科研人员提供了一个标准化平台以开发测试新算法,并提高自动心律失常识别能力,最终推动临床实践进步。 在机器学习与人工智能领域,“mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0”被广泛用于训练和验证深度学习模型。通过构建及训练神经网络模型,科学家们能够实现对ECG异常模式的自动检测,并开发出快速、无创的心脏健康早期预警系统。此外,该数据集还有助于科研人员深入理解心律失常生理机制,促进医学研究发展。 综上所述,“mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0”是ECG分析、心律失常检测及生物医学信号处理领域的重要资源,在提高诊断准确性和效率方面具有重大价值。随着未来算法和技术的不断进步,这一数据集有望为心脏健康状况改善和挽救更多生命做出贡献。
  • ECG-MIT-BIH:基于MIT-BIH数据深度神经网络类与检测...
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    本研究利用MIT-BIH数据库,开发了一种高效的心脏心律失常分类和检测的深度神经网络模型,旨在提高临床诊断准确性。 使用MIT-BIH数据集进行ECG分类的此仓库专注于实现并利用该数据集进行训练。若需使用CINC或开放式心律数据进行训练,请参考原始研究论文中作者提供的开放源代码。 关于MIT-BIH数据集,可以在Physonet上找到相关介绍和资源。该项目依赖于与Google colab环境兼容的wfdb库,并且需要安装Python 3.6.7及以上版本、keras 2.2.5、tensorflow 1.15.0、scikit-learn 0.21.3以及wfdb 2.2.1。
  • 数据下载脚本(基于MIT-BIH数据库,Python3)
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    这段资料提供了一个用Python 3编写的脚本,专门用于从MIT-BIH心律失常数据库中下载数据。适合对心脏疾病数据分析感兴趣的科研人员和学生使用。 下载 MIT-BIH Arrhythmia Database 中的心率不齐数据(包括标注文件、说明文件和数据文件)。
  • MIT-BIH数据库
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    MIT-BIH心电图数据库是由麻省理工学院和布莱根妇女医院联合建立的一个公开的心电图数据集,包含超过48小时连续记录的大量心律失常患者心电图信号。 心电数据库可以在PhysioBank ATM下载。有两个MATLAB文件可以实现基本的R波检测功能。
  • ECG_Classification: 类与检测
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    ECG_Classification项目专注于通过机器学习技术对心电图数据进行分析和处理,旨在实现高效的心律失常自动分类与检测,助力心脏病早期诊断。 心电图分类和心律失常检测的输入CSV文件应位于根路径的“输入”文件夹内。
  • MIT-BIH数据
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    简介:MIT-BIH心电数据库是由麻省理工学院和布莱根妇女医院合作建立的心电图记录集合,广泛应用于心脏疾病研究及心律失常监测算法开发。 我在MIT-BIH数据库页面上下载了所有数据,并且已经上传完毕,方便大家下载使用,呵呵。
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    本文将介绍心律失常的各种类型,包括窦性心律异常、房性和室性早搏、心动过速和心动过缓等,帮助读者了解其特点及临床表现。 使用CNN模型对MIT-BIH数据库进行分析,包括读取数据、训练和测试相关模型。
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    《心律失常的分类》介绍了各种类型的心律失常及其特征,帮助读者了解心脏节律异常的不同表现形式和临床意义。 我们构建的代码旨在通过音频检测并分类心律异常。该系统对心跳信号进行大量的数字信号处理及数据分析,并利用CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络),基于训练数据集建立了一个用于诊断异常心律失常噪声的分类器。目前,相关研究论文正在接受“研究期刊”的同行评审。 创建虚拟环境的方法如下: ``` Python -m venv venv ``` 激活新创建的虚拟环境: ``` venv\Scripts\activate ``` 安装所需的库文件: ``` pip install -r requirement.txt ``` 测试项目中预训练模型,可使用以下命令: ``` python predict.py c0001.wav ``` 用于训练的数据集包括Heartbeat Classifier.ipynb,在VSCode或Jupyter Notebook环境中运行。数据集中标签及其在不同类别中的分布情况如下所述:
  • MIT-BIH 类数据库
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    MIT-BIH心电分类数据库是心脏病学研究中的宝贵资源,包含大量标准化的心电信号和详细标注,用于算法开发与验证。 该心电数据库包含多种类别标签,数据丰富,能够实现心电异常分类。