最近在写一篇基于小波变换的ECG信号压缩算法的论文,遇到了怎样获取ECG信号测试数据的问题,在百度和专业论坛里搜索了一番,发现也有很多朋友为此发愁.现在论文写好了,投稿中,顺便也把怎样获取和处理ECG信号数据的方法写出来,供有需要的朋友参考,省却在百度和论坛里苦苦求索的麻烦,呵呵 ^_^ 一.首先,如果是对ECG心电信号进行观察.分析和诊断使用的话,有两个方法: (1)    从MIT-BIH数据库下载请参考我前些天发布的文章<MIT-BIH ECG 心电数据的下载和读取图解>,里面有详尽介绍…

1.如何下载获取MIT-BIH的数据从下面这个官方链接页面可以下载到所有48组MIT-BIH心电数据: http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/      下面这个链接是MIT-BIH数据库的详细说明和使用指南,英文好的同学不妨仔细阅读:http://www.physionet.org/physiobank/database/html/mitdbdir/mitdbdir.htm 二.MIT-BIH的数据格式MIT为了节省文件长度和存储…

最近参与公司开发了一款读取ECG心电接口程序 原理就是通过心电设备读取患者的心电数据 并生成ECG文件 然后通过ECG客户端程序读取ECG文件 并解析转换成图片 上传至服务器 下边是客户端程序截图 客户端配发给个乡镇诊所 主要负责采集患者的心电数据 并压缩上传服务器 这样异地的医生通过登录心电平台 能够及时的对患者的病情做出诊疗 大致开发的时候是这个设想 医生登录服务端 心电盒设备 心电盒可以读取患者的心电数据 并生成ECG文件 但由于心电盒这种设备磁盘读取非常耗电 所以解析文件都是把文件拷贝到…

以"医工汇聚 智竞心电"为主题的首届中国心电智能大赛自2019年1月1日启动全球招募起,共吸引总计545支来自世界各地的医工结合团队,308支团队近780名选手通过初赛资格审查,经过初赛.复赛.决赛近8个月的激烈角逐,越光医疗通过其算法成绩及答辩结果斩获大赛总决赛一等奖,同时开启了企业自身从传统心电分析算法到人工智能和机器学习新一代算法的战略转型. 此文应首届"中国心电智能大师赛"举办方京东云与AI和清华数据院的邀请,作为大赛的获奖单位代表,以及越光医疗CTO,分享…

Source: Mostly from wiki. Heart rate variability (HRV,心率变异性) is the physiological phenomenon of variation in the time interval between heartbeats. It is measured by the variation in the beat-to-beat interval. Other terms used include: "cycle length v…

之前做过一个Android采集心电图数据的程序,那才是真正的多线程,之前写的小程序:比如下载个文件,从socket接受大一点的数据流然后在ui上更新进度,我都感觉这就叫做多线程了,其实这啥都不算,用个handler就解决问题了.而当你采集的时候情况就不同了,首先你要从硬件驱动中读取数据,另外数据需要缓存,缓存的同时还要将数据发送到远程服务器,另外还得将数据进行跳帧处理,以方便设备的屏幕上显示起来不那么卡,还要不断的更新ui界面上的绘图.起初的时候对这一连串的多线程真的是弄得手忙脚乱,后来才发现更…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步,同时成本也比以前要低,这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析. 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控 智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导 制造业…

SCP.DICOM.HL7aECG.GDF格式及对比 本文档首先给出SCP.DICOM.HL7aECG.GDF四种心电信号格式的具体数据结构,然后分析其各自的特点及适用范围. 一.SCP-ECG format 这种格式是专门针对ECG数据的标准格式,其中包含了ECG数据波形,患者信息, ECG采集信息以及测量诊断信息等丰富内容. SCP-ECG格式主要分为Title(2 bytes for CRC-checksum and 4 bytes for size of ECG record)和Sect…

1. 数据的采集 智能安全帽,流数据,鉴于数据量大,应该是采集到云平台上,然后在云平台上对数据处理,是一种典型的物联网+大数据应用场景,考虑使用AWS或者阿里云,然后搭建Hadoop/Spark 环境,数据流可以用Kafka 来采集,也可以研究云提供商是否提供了类似的现成的环境 2. 数据的预处理 智能安全帽,这个东西本身就是在工地现场使用,而工地是一个存在各种干扰的环境,所以要对数据做预处理,具体看网上有提到下面几点: 工频干扰:常见的工频干扰有:无线电,灯管放电,电刷火花,雷电,手术电刀 等…

一.前言 项目中之前涉及到胎儿心率图曲线的绘制,最近项目中还需要添加心电曲线和血样曲线的绘制功能.今天就来分享一下心电曲线的绘制方式: 二.正文 1.胎儿心率曲线的绘制是通过DrawingVisual来实现的,这里的心电曲线我也是采用差不多相同的方式来实现的,只是两者曲线的数据有所区别.心电图的数据服务器端每秒发送至客户端一个数据包,一个数据包钟心电的数据大概一百个左右,看过心电图的应该知道,心电图的效果是匀速绘制出来的,而不是一次性将一百个点绘制出来:项目中是通过将数据存到数据缓冲区,然后通过…