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ECG-Classification: 利用LSTM技术对多种心脏病的ECG信号进行分类（基于PTB诊断数据库）

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简介：
本研究利用长短期记忆网络(LSTM)技术，基于PTB数据库中的心电图(ECG)数据，开发了一种能够有效识别和分类各种心脏病状况的新方法。 心电图分类使用LSTM对几种不同心脏病中的ECG信号进行分类，数据来自PTB诊断数据库。

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  • ECG-Classification: 利用LSTM技术对多种心脏病的ECG信号进行分类（基于PTB诊断数据库）
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    本研究利用长短期记忆网络(LSTM)技术，基于PTB数据库中的心电图(ECG)数据，开发了一种能够有效识别和分类各种心脏病状况的新方法。 心电图分类使用LSTM对几种不同心脏病中的ECG信号进行分类，数据来自PTB诊断数据库。
     
  • ECG-Classification: 利用LSTM对多种心脏病的ECG信号进行分类（基于PTB诊断数据库）
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    本研究利用长短期记忆网络(LSTM)模型，通过对PTB诊断数据库中大量心电图(ECG)数据的学习，实现对多种心脏病的有效分类。 心电图分类采用LSTM对几种不同心脏病中的ECG信号进行分类。数据来源于PTB诊断数据库。
     
  • 利用Transformer进行多导联ECG分类（基于Pytorch）
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    本研究采用Transformer模型，在PyTorch框架下实现对多导联心电图信号的有效分类。通过深度学习技术提升医疗诊断准确性。 使用Transformer模型应用于多通道ECG分类任务上。压缩包里包含数据集（双通道ECG信号，处理后的信号每个通道长度为152，类别数为2，训练及测试样本数各为100）、数据处理代码和模型代码，可以直接运行，并达到85%的准确率。下载者可以通过修改模型代码来提升模型性能。module文件夹里有Transformer模型的各个子层代码。
     
  • 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。
     
  • 基于LSTM网络的ECG信号分类方法
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    本研究提出了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的ECG信号分类方法，能够有效识别不同类型的ECG模式，提升心律失常诊断准确率。 长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色。心电图（ECG）是一种记录心脏电信号的诊断工具。
     
  • 利用MATLAB进行ECG仿真：根据用户设定参数生成各种ECG信号-matlab开发
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    本项目采用MATLAB开发，旨在通过用户自定义参数，模拟并生成各类ECG（心电图）信号，适用于科研与教学用途。 ECG 模拟器的目标是生成不同导联以及尽可能多的心律失常的典型 ECG 波形。我的心电模拟器基于 Matlab 编制而成，能够产生正常的 II 导联心电波形。使用该模拟器在模拟心电波形方面有许多优势：首先可以节省时间；其次避免了获取真实心电信号时所面临的侵入性和非侵袭性方法的困难。通过 ECG 模拟器，我们可以在不实际操作心电图机的情况下分析和研究正常及异常的心电波形。此外，该模拟器能够根据需要生成任何给定的 ECG 波形。我的模拟器与其他典型 ECG 模拟器的区别在于我采用了傅立叶级数原理进行设计与计算，并且相关的技术细节描述包含在所附文件中。
     
  • 心脏疾病检测：用于诊断心脏病的网页应用
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    本网页应用专为心脏病诊断设计，通过分析用户输入的症状和健康数据，提供初步评估结果，并建议进一步就医检查，助力早期发现心脏问题。 心脏病检测Web应用程序的存储库包含了该项目的所有代码文件。这是一个部署在Web上的机器学习项目。 **目的：** 该项目旨在开发一个能够根据给定医学报告数据预测患者是否患有心脏病的机器学习模型。 **编程语言与技术栈：** - 编程语言: Python3 - 库和工具: Sklearn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn等。 - Web框架: Flask (Python) - 部署平台: Heroku **使用技能：** 包括但不限于编程、数据分析、机器学习算法知识、数据结构及算法知识，以及Web开发能力。 **存储库文件介绍：** 1. **heart.csv**: 该数据集是从UCI机器学习资源库获取的。 2. **model.py**: 包含用于构建和训练心脏病预测模型的主要代码。 3. **knn_model.py**: 在可用的数据集中使用KNN算法进行训练，并保存为ML模型文件。 4. **app.py**: 负责开发Web应用程序，使用户可以通过网页界面与机器学习模型交互。
     
  • 基于Matlab的ECG心电信号模拟数据
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    本研究利用MATLAB平台开发了一套ECG（心电图）信号模拟系统，旨在提供准确、可定制的心电信号数据集，适用于医疗设备测试和算法验证。 资源浏览查阅184次。模拟ECG心电信号数据（使用matlab），有助于加深对生物电数据处理的理解与学习。同步测量三导联的matlab心电图提供了更多的下载资源和学习资料，可在文库频道获取相关资讯。
     
  • 基于Matlab的ECG心电信号模拟数据
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    本项目利用MATLAB平台开发了一套ECG心电图信号仿真系统，旨在提供准确、灵活的心电图信号模型用于医学研究与教学。 ECG（心电图）是一种记录心脏电活动的医学检查方法，在临床诊断心脏疾病方面应用广泛。在IT领域特别是生物医学信号处理方面，对ECG数据进行分析与处理是一项重要的研究内容。本资源提供使用MATLAB模拟生成的心电信号数据，有助于深入理解和学习生物电数据分析技术。 MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，常用于科学计算、数据分析以及算法开发。在生物医学信号处理中，它可用于实现心电图的滤波、特征提取、异常检测等任务。 1. **模拟ECG信号**：利用MATLAB中的`sin`或`randn`等函数可以生成不同类型的心电信号。基本心电图包括P波、QRS复合波和T波，需考虑这些波形的生理特性如频率、振幅及形态来创建模型。 2. **滤波技术**：ECG信号常受到肌电噪声或电源干扰的影响。MATLAB提供了多种工具用于设计滤波器以去除噪声并保留主要成分，例如Butterworth、Chebyshev 和 Elliptic 滤波器以及`fir1`和`iirfilter`等数字滤波器设计函数。 3. **特征提取**：在心电图分析中，关键的特性包括RR间期、QT间期及P波宽度。MATLAB可以自动检测并计算这些参数，例如通过阈值或模板匹配方法寻找波峰和谷底来确定信号特征。 4. **异常检测**：利用MIT-BIH Arrhythmia Database等标准数据库对比正常心电图模式与实时数据可帮助识别心律失常。这可能涉及统计分析、机器学习甚至深度学习算法，如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）分类。 5. **信号可视化**：MATLAB的图形用户界面和图像处理工具有助于研究人员直观地查看和分析ECG数据，例如使用`plot`绘制心电图曲线、用`imagesc`展示二维分布及利用`histogram`进行统计特性分析。 6. **数据预处理**：在实际应用中，可能需要对包含噪声或缺失值的原始信号做插值、去趋势化等操作以提高后续分析准确性。MATLAB提供了多种方法来实现这些步骤。 7. **算法实现**：从傅立叶变换到小波分析，MATLAB提供了一系列数学工具处理非平稳信号。例如使用小波变换进行多尺度分析可揭示不同时间窗口内的信号特性。 8. **信号质量评估**：计算信噪比（SNR）或通过比较原始与处理后的心电图来量化改善效果是评估信号质量的重要手段。 9. **结果验证**：在完成ECG数据处理之后，通常需要将其与MIT-BIH Arrhythmia Database等标准数据库进行对比以确认算法性能。MATLAB可以方便地读取这些数据库，并计算出敏感性、特异性及F1分数等相关指标。 通过此资源中提供的模拟心电图信号（使用MATLAB），学习者可实践上述技术，加深对生物电信号处理的理解并为相关领域的研究奠定基础。