open webui ECG分析工具

### 开源 WebUI 心电图 (ECG) 分析工具 开源社区提供了多种用于心电图分析的工具，其中一些集成了现代 Web 用户界面 (WebUI)，以便于访问和操作。以下是几个可能满足需求的项目： #### 1. **CardioID** CardioID 是一个专注于生物特征识别的研究项目，它利用 ECG 数据进行身份验证[^1]。虽然其主要目标并非临床诊断，但它提供了一个基于 Web 的可视化平台来展示和处理 ECG 数据。 - 特点：支持实时数据流、信号预处理以及模式匹配算法。 - 技术栈：前端采用 React.js 和 D3.js 进行交互式图表绘制；后端通过 Flask 或 Node.js 提供 API 接口。 - GitHub 地址：`https://github.com/CardioID` --- #### 2. **OpenBCI GUI with ECG Plugin** 尽管 OpenBCI 主要设计用于脑机接口 (BCI)，但它的插件生态系统允许扩展到其他生理信号领域，包括 ECG 分析[^2]。该工具具有高度可定制化的 Web 界面，并且可以连接硬件设备采集真实世界的数据。 - 功能亮点：支持多通道同步记录、频谱分析及事件标记功能。 - 实现方式：依赖 Electron 构建跨平台桌面应用的同时也嵌入了浏览器兼容版本。 - 官方文档链接：`http://docs.openbci.com/Software/Latest/OpenBCISoftware.html` ```javascript // 示例代码片段显示如何初始化 EEG/ECG 流程 const openBCIClient = new OpenBCI({ port: '/dev/tty.usbmodem14101', debugMode: true, }); openBCIClient.startStream(); ``` --- #### 3. **Physionet WFDB Toolbox** WFDB 工具箱是由 PhysioNet 维护的一套强大的命令行工具集合，专门针对医学时间序列数据分析而开发。近年来，该项目新增加了一款实验性质的在线演示版——WaveForm Browser[^3]，能够作为简易型 Web 应用程序运行。 - 关键优势：内置 MIT-BIH Arrhythmia Database 支持快速加载标准测试样本文件。 - 使用方法：无需安装额外软件即可直接从云端调取资源并执行基本运算任务比如滤波器设置或者 R 峰检测等。 > 注意事项：由于仍处于早期阶段所以部分高级特性尚未完全移植至线上环境当中。 --- #### 4. **HeartPy Library w/Dash Integration** HeartPy 是一种专攻 HRV(心率变异性)计算的 Python 类库，在此基础上结合 Plotly Dash 可轻松搭建专属网页服务实例[^4]。整个过程只需几行脚本就能完成部署工作从而获得完整的前后端解决方案。 ```python import dash from dash import dcc, html import heartpy as hp app = dash.Dash(__name__) data = np.loadtxt('ecg_data.csv') working_data, measures = hp.process(data, sample_rate=100) app.layout = html.Div([ dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [ {'x': range(len(measures['RR_list'])), 'y': measures['RR_list'], 'type': 'line', 'name': 'RR Intervals'} ], 'layout': { 'title': 'Real-Time Heart Rate Variability Analysis' } } ) ]) if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) ``` --- ### 总结 以上列举了几种不同类型的开源项目可供选择依据具体应用场景和个人偏好决定最适合自己的那一项。无论是偏向科研探索还是实际医疗辅助用途都能找到相应的产品形态加以改造优化形成最终成品。