瞬心轨迹检测

数据采集：通过高精度传感器收集心脏的电信号数据，这些信号通常被称为心电图（ECG）信号。

预处理：去除电信信号中的噪声，对信号进行滤波和标准化处理，以提高检测的准确性和可靠性。

特征提取：从预处理后的信号中提取特征，如R峰位置、间期时间等，它们是心脏电信号的重要特征。

峰检测算法：使用算法（如Pan-Tompkins算法或改进的微分阈值法）检测瞬时心动点，这些算法能够识别出ECG信号中的特定波形特征。

轨迹分析：分析瞬时心动轨迹的形状、周期和变异性，以判断心率的变化趋势和检测异常事件。

模式识别：使用机器学习或深度学习模型训练识别心动规律的模式，以检测异常的瞬时心动轨迹。

结果验证：通过与前沿人士提供的标准诊断结果进行对比，在真实数据集上验证检测模型的准确性和效率。

心电图仪（ECG）：通过电极贴片检测心脏的电活动，以可视化形式展示心脏的跳动情况和瞬心轨迹，帮助诊断心律不齐或心脏病。

Holter监测仪：是一种便携式设备，患者可以在日常活动中佩戴以监测连续24小时或更长时间的心电活动，记录并分析心脏的瞬时变化。

动态心电监测仪（动态心电图）：类似于Holter，但可以提供更长期的监测选项，并利用无线技术实现在一段时间内追踪瞬心活动。

心音图仪：通过分析心脏声音来获取心脏信息，虽然不是直接的瞬心轨迹检测，但可辅助了解心脏机械活动与瞬时变化。

心内电生理检测（EPS）：通过在心脏内部放置导管电极，精确检测和记录心脏电信号，直接观察瞬间电传导途径和轨迹。