تفسیر سیگنال نوار قلب

مرحله دو و سه این پروژه رو میخواستم برام انجام بدین عنوان پروژه: سیستم هوشمند تحلیل و تشخیص نوار قلب (ECG) از روی عکس شرح کلی پروژه: هدف، طراحی یک سامانه تحت وب است که بیمار بتواند عکس نوار قلب خود را از طریق وب‌سایت آپلود کند و سیستم به‌صورت خودکار مراحل زیر را انجام دهد: 1. شناسایی و استخراج خطوط موج ECG از تصویر. 2. بازسازی سیگنال دیجیتال از خطوط موج. 3. ارسال سیگنال عددی به یک مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده (بر پایه دیتاست MIT-BIH) جهت تشخیص اولیه اختلالات قلبی. 4. نمایش نتیجه به کاربر همراه با نمودار و توصیه‌های اولیه. مراحل اجرای پروژه (فاز اول): مرحله 1: طراحی وب‌سایت و فرم آپلود • ساخت یک صفحه وب با فرم آپلود عکس نوار قلب (پشتیبانی از jpg، png، pdf). • پس از آپلود، عکس به سرور ارسال شده و برای پردازش ذخیره می‌شود. تکنولوژی پیشنهادی: • Backend: Django یا Flask (Python) • Frontend: HTML/CSS یا ReactJS ساده مرحله 2: پیش‌پردازش تصویر ECG هدف: استخراج فقط خطوط موج ECG از تصویر وظایف: • تبدیل تصویر به grayscale • استفاده از GaussianBlur برای حذف نویز • اعمال Edge Detection (مانند Canny یا Sobel) برای یافتن خطوط موج • حذف عناصر غیرضروری (متن، لوگو، جدول‌ها و حاشیه‌ها) خروجی: تصویر تمیزشده شامل فقط خطوط ECG ابزارها: • Python + OpenCV + NumPy مرحله 3: استخراج سیگنال عددی از تصویر هدف: تبدیل گراف موج ECG به آرایه عددی (سیگنال دیجیتال) وظایف: • تعریف محور زمان (X) و ولتاژ (Y) بر اساس شبکه پشت ECG • دنبال کردن موج (pixel tracking) برای استخراج مقدار در هر ستون از تصویر • نرمال‌سازی مقادیر بر اساس مقیاس 1mV و 25mm/s • ذخیره‌سازی سیگنال به‌صورت آرایه‌ی عددی یا CSV (فرمت مشابه داده‌های MIT-BIH) خروجی: آرایه 1 بعدی یا 2 بعدی (در صورت چند لید) ابزارها: • Python + OpenCV + custom signal parser مرحله 4: تشخیص اختلالات از طریق مدل یادگیری ماشین هدف: تشخیص اولیه آریتمی یا اختلالات از سیگنال بازسازی‌شده وظایف: • بارگذاری مدل موجود (پروژه ecg-diagnosis) • اطمینان از سازگاری ورودی (سیگنال بازسازی‌شده باید resample یا normalize شود تا مشابه داده‌های MIT-BIH شود) • انجام پیش‌بینی توسط مدل و استخراج برچسب تشخیصی (مثلاً: “Atrial fibrillation”, “PVC”, “Normal”, …) خروجی: متن تشخیص به همراه احتمالات ابزارها: • Python + PyTorch (یا TensorFlow در صورت نیاز به بازنویسی مدل) مرحله 5: نمایش نتیجه نهایی به کاربر هدف: ارائه خروجی تشخیص همراه با نمودار سیگنال وظایف: • نمایش نتیجه تحلیل مدل (برچسب‌ها) • نمایش نمودار سیگنال بازسازی‌شده از روی عکس • افزودن هشدار عمومی: “این تحلیل جایگزین نظر پزشک نیست” ابزارها: • Frontend ساده با نمودار (استفاده از Chart.js یا matplotlib image render) • بازگشت پاسخ از API backend ساختار فایل‌ها و داده‌ها: نوع نمونه فرمت ورودی عکس ECG .jpg, .png, .pdf سیگنال بازسازی‌شده .csv یا NumPy array خروجی مدل JSON شامل برچسب و احتمال تشخیص نمودار نهایی تصویر خطی یا interactive chart پیشنهاد تیم اجرایی: نقش مهارت مورد نیاز توسعه‌دهنده بک‌اند Python (Flask/Django) متخصص پردازش تصویر OpenCV, NumPy, PIL متخصص یادگیری ماشین PyTorch, مدل‌های ECG, دیتاست MIT-BIH توسعه‌دهنده فرانت‌اند HTML/CSS/JavaScript مشاور پزشکی (در آینده) تفسیر نتایج و اعتبارسنجی نکات مهم فنی و علمی: 1. الگوریتم ecg-diagnosis بر پایه داده‌های دیجیتال آموزش داده شده، نه تصویر. بنابراین مرحله بازسازی سیگنال باید بسیار دقیق باشد. 2. امکان خطای زیاد در تشخیص تصویر ضعیف وجود دارد (مثلاً زاویه‌دار یا با کیفیت پایین). مدل باید با تصاویر واقعی موبایل تمرین ببیند. 3. سیستم نباید نتیجه را تشخیص نهایی عنوان کند؛ بلکه فقط پیشنهاد اولیه جهت مشاوره است. 4. در صورت موفقیت MVP، می‌توان مرحله دوم را با دریافت فایل خام ECG و شرح حال بیمار توسعه داد.