机构名称：
¥ 1.0
由于遗传性心律不齐的心肌病（例如Brugada综合征（BRS）），十分之十的心脏死亡袭击而没有警告，没有警告。正常的生理变异通常会掩盖常规心电图（ECG）中这种危及生命的通道病的可见迹象。钠通道阻滞剂可以揭示先前隐藏的诊断性心电图特征，但是，它们的使用带来了威胁生命的proarranththmic副作用的风险。缺乏非感染性测试，将大幅低估的人口占SCD风险。在这里，我们提出了一种机器学习算法，该算法提取，对齐和分类ECG波形以存在BRS。该方案在不使用钠通道阻滞剂（88.4％的准确性，0.934 AUC）的情况下取得了成功，可以帮助临床医生确定这种潜在的威胁生命的心脏病的存在。
深度学习揭示了Brugada综合征的ECG签名
主要关键词
相关文件推荐
