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C# ECG Toolkit：支持SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE及MUSE-XML的ECG工具包- 开源项目

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简介：
C# ECG Toolkit是一个开源项目，提供对多种心电图数据格式的支持，包括SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE和MUSE-XML。 C# ECG工具包是一个开源软件工具包，用于转换、查看和打印心电图。该工具包使用C# .NET 2.0开发（代码还支持3.5和4.0版本）。它支持的ECG格式包括SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE以及MUSE-XML。

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  • C# ECG Toolkit：支持SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE及MUSE-XML的ECG工具包- 开源项目
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    C# ECG Toolkit是一个开源项目，提供对多种心电图数据格式的支持，包括SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE和MUSE-XML。 C# ECG工具包是一个开源软件工具包，用于转换、查看和打印心电图。该工具包使用C# .NET 2.0开发（代码还支持3.5和4.0版本）。它支持的ECG格式包括SCP-ECG、DICOM、HL7 aECG、ISHNE以及MUSE-XML。
     
  • DICOM-ECG-PLOT：Dicom ECG查看器与转换工具（支持转换为PDF、PNG、JPG、SVG等）
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    DICOM-ECG-PLOT是一款专业的Dicom心电图查看和转换工具，能够便捷地将心电图数据从Dicom格式转换为PDF、PNG、JPG、SVG等多种常用文件格式。 Dicom心电图绘制工具（Dicom ECG）使用Python编写。此工具可以从WADO服务器通过指定studyUID、seriesUID 和 objectUID 来检索DICOM文件。 安装步骤如下： 1. 创建虚拟环境：`python3 -m venv ecg` 2. 激活虚拟环境：`. ecg/bin/activate` 3. 安装dicom-ecg-plot库：`pip install dicom-ecg-plot` 使用方法为： ``` dicom-ecg-plot [--layout=LAYOUT] [--output=FILE|--format=FMT] [--minor-grid] 或者 dicom-ecg-plot [--layout ```
     
  • ECG-Viewer：开启与解析原始ECG数据
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    简介：ECG-Viewer是一款专门用于处理和分析原始心电图（ECG）数据的软件工具。它提供强大的功能来开启、浏览及深入解析各类ECG文件，帮助医疗专业人员高效准确地进行诊断工作。 ECG Viewer-打开和操作原始ECG数据 作者：达科他·威廉姆斯（Dakota Williams） ## 目录 1. 设置 1. 先决条件 ### 1.设置[顶部] #### 1.1先决条件[返回页首] 要运行此应用程序，需要Java Runtime Environment (JRE)版本1.6或更高版本。由于使用了Java虚拟机，因此该程序与平台无关，这意味着该应用程序不依赖于客户端操作系统。 如果需要插件开发，则还需要Java Development Kit（JDK）版本1.6或更高版本。有关插件的更多信息，请参见本段落档的相关部分。 如果需要编译源代码，则还需安装JDK 1.6版或更高版本以及GNU make 。如果不需编译，可跳过相关步骤。
     
  • ECG Logger Viewer：适用于 ECG Logger 设备的开源应用软件
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    ECG Logger Viewer是一款免费开源的应用程序，专为管理和分析由ECG Logger设备采集的心电图数据设计。它提供了直观的数据可视化工具和强大的数据分析功能，帮助用户更好地理解和评估心率变化及心脏健康状况。 新版本 3.1.0.0 的心电图记录仪具备 HRV 功能，是一款可穿戴的心电监护设备，用于长时间（最长可达24小时）的心电数据采集与分析。该仪器支持实时模式下进行动态心律监测，并且 ECG Logger 项目旨在提供低成本、开源的硬件和软件解决方案来实现心脏节律检测。 这款记录仪采用简单的 Arduino Nano 微控制器作为核心部件，配合SD卡存储板以及仪表差分放大器电路板使用，以确保高质量的数据采集与处理。它能够帮助监测心律失常症状，如心动过缓、心动过速、期前收缩或停搏等现象。 请注意：在开始操作之前，请先连接设备并启动 ECG Logger Viewer 软件来确认连接成功。
     
  • ECG数据.zip
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    ECG数据.zip包含了一系列的心电图（ECG）记录文件。这些数据集旨在支持心脏疾病的研究与分析，适用于医疗研究和算法开发。 MIT官网提供了ECG心电数据，经过提取并转换成文本格式后可以用记事本打开。后续使用Python进行正则化处理以提取其中的数据。
     
  • ECG-Synthesis-and-Classification:基于1D GAN的ECG合成及三种分类模型
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    本研究提出了一种利用一维生成对抗网络（1D GAN）进行心电图(ECG)信号合成的方法，并评估了三种不同分类模型在合成数据上的表现。 心电图合成与分类利用了一维GAN进行ECG信号的生成，并采用了三种模型：具有跳过连接的CNN、结合了LSTM的CNN以及同时具备LSTM和注意力机制的CNN，用于提高对ECG数据中的不同波形及形态进行准确识别的能力。心脏病专家和医学从业者广泛使用心电图来监测心脏健康状况。然而，手动分析这些时间序列信号时存在难以检测并分类各种特定模式的问题，这不仅费时而且容易出错。因此，我们将机器学习技术应用于这一领域以提高效率与准确性。 问题定义：每一个ECG信号需要被归类为以下五种情况之一：“正常”、“人工过早”、“室性早搏”、“室和正常融合”或“起搏和正常融合”。 解决方案包括了研究、代码实现以及模型训练等环节，旨在通过机器学习技术解决上述问题。楷模GAN在生成高质量的心电图信号方面表现良好；同时，在分类任务中应用注意力机制的CNN-LSTM组合显著提升了识别不同心电信号的能力与准确性。
     
  • 利用Arduino进行ECG和呼吸监测-项目开发
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    本项目基于Arduino平台，旨在实现心电图（ECG）及呼吸信号的实时监测。通过传感器数据采集与分析，为用户提供健康状况的初步评估。 **项目概述** 本项目旨在使用Arduino开发一个系统来监测心电图（ECG）和呼吸信号，在医疗健康监测领域具有重要的应用价值。通过集成德州仪器的高性能ADS1292R芯片，可以构建出一款便携式且低成本的生理信号检测设备。该款芯片专为生物医学测量设计，能够提供高质量的心电信号采集，并能捕获包括呼吸在内的其他多种生理参数。 **Arduino平台介绍** Arduino是一个开放源代码电子原型开发平台，由硬件和软件两部分构成，适合初学者及专业人士用于创建互动式物体或设备。该平台具有易于编程的特性，使得集成复杂传感器与执行器变得简单化。在该项目中，Arduino将作为数据处理中心，并接收来自ADS1292R芯片的数据。 **ADS1292R芯片详解** ADS1292R是一款高性能模拟前端（AFE），内置可编程增益放大器、滤波器和模数转换功能，专为捕捉微弱的生物电信号设计。它具有高共模抑制比(CMRR)与低噪声特性，确保了信号采集的质量，并支持不同采样率及配置选项以适应各种生理监测需求。 **ECG监测原理** 心电图通过放置于特定身体位置上的电极来捕捉心脏肌肉收缩和舒张时产生的微小电压变化。在本项目中，ADS1292R将负责放大、滤波并数字化这些信号，并且将其传输到Arduino进行进一步处理与分析。 **呼吸监测** 虽然主要设计用于ECG测量的ADS1292R，在适当配置下也可以间接检测呼吸频率。通过附加阻抗胸腔或压力传感器等，可以捕捉胸部运动变化并将此信息反映在生物电信号中，从而提取出相关的参数如呼吸速率。 **项目实施步骤** 1. 硬件搭建：连接Arduino板与ADS1292R模块，并确保所有电源、信号线和控制线路无误。 2. 编写代码：使用Arduino IDE编写程序以初始化芯片设置采样率及滤波器参数，读取并解析数据。 3. 数据处理：对获取的心电图信号进行心率计算以及呼吸频率分析。可能需要采用特定的算法来完成这些任务。 4. 显示结果：可以在LCD屏幕上实时显示心率和呼吸速率；也可以通过蓝牙或Wi-Fi将监测到的数据传输至手机或电脑上实现远程监控功能。 5. 安全考量：确保所有电气连接符合医疗设备的安全标准，避免对使用者造成伤害风险。 **相关资源** 压缩包内的“Libraries”文件夹可能包含了与ADS1292R芯片通信所需的一些库文件；而ECG_Shield则包含有关电路设计及使用说明的信息。“monitor-ecg-and-respiration-using-your-arduino-e6c43f.pdf”的文档可能会提供项目实现的详细步骤和技术细节介绍。通过此项目，不仅能学习到Arduino编程技巧，同时也能深入了解生物信号处理和医疗设备的基本原理。这不仅是一个有趣的DIY工程实践机会，也为将来进入医学健康领域进行创新奠定了基础。
     
  • ECG实验数据.zip
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    该文件包含一系列用于心脏健康研究的心电图（ECG）实验原始数据集，涵盖不同年龄、性别和健康状况个体的数据记录。 我们对原始心电信号（ECG）进行了去噪处理，并与处理后的信号进行对比分析。首先，在测量的ECG信号上实施了去除基线漂移和高频噪声的操作。由于呼吸频率的影响，基线漂移通常在5Hz以内，因此通过减除这一频段内的信号后，可以有效地消除基线漂移现象，从而便于后续的数据分析。 此外，考虑到环境及其他因素导致的干扰，在原始ECG中存在大量的高频分量（超过150Hz）。我们滤除了这些高频成分后的信号显示在第三幅图上。从这张图片可以看出，处理过的信号更加清晰明了，能够更好地观察到心脏搏动时的具体特征。 对于这种经过初步降噪处理的信号，在后续研究过程中还可以进一步采用小波变换技术来进行更精细的噪声去除工作。
     
  • 基于LabVIEW的ECG设计
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    本项目基于LabVIEW平台开发，旨在设计并实现一种高效的心电图（ECG）监测系统。通过图形化编程界面简化复杂算法的实现过程，提高心电信号采集、处理和分析的准确性与效率。 大学虚拟仪器课程设计要求基于LabVIEW进行心电图仪的设计，该设计需要实现数据采集功能，并且可以将实际的数据采集模块替换为数据块。
     
  • ECG-Features：一款从单导ECG波形中提取多种特征的库
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    ECG-Features是一款强大的Python库，专门用于从单导心电图（ECG）信号中高效、准确地提取各种生理特征。它为研究人员和医疗专业人员提供了便捷工具，以深入分析心脏健康状况。 心电图功能库用于从单导联ECG波形中提取各种特性。这些特性被分为三类：（1）模板功能；（2）RR间隔功能；以及（3）全波形功能。该存储库包含我们提交的特征提取代码，数据集由AliveCor捐赠，包括12,186个单导联ECG波形。 参赛者需要建立一个模型来将这些单导联心电图波形分类为正常窦性心律、房颤、其他类型的心律或噪音。记录每个波形的平均时间是30秒，最短的是9秒，最长可达61秒。 参与者使用了三代单通道ECG设备中的一种获取数据。下图展示了各节奏类别和采集设备的信息。左图为AliveCor手持式心电图采集装置；右图则为不同节律类别的示例心电记录。