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World File Search System心律失常
旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告
摘要 - 磁共振成像（MRI）中的特权由于侵犯扫描，存储，转移，分析和共享而起着重要作用。本文回顾了MRI中的隐私问题，尤其是大脑MRI在数据集，模型，平台，违规，解决方案和文献中使用的解决方案方面讨论了基于风险，技术，政策，规则以及MRIS中现有和缺少点的重要问题。即使存在可用技术匿名，差异隐私，联合学习，假名，合成数据生成，隐私性或匿名化的难题仍然需要提供新颖的隐私，保密性，或保留敏感数据的新颖敏感数据，也需要使用可用的技术，即使有规则，法规，政策和法律可用来保存隐私，差异隐私，联合学习，化学数据生成，合成数据或匿名化困境仍在处理中。本文通过一些建议着重于这些问题，并针对未来的方向讨论了这些问题。
机器学习电生理信号预测室性心律失常：系统评价和研究间异质性检验
本研究之前的证据 心脏性猝死 (SCD) 和恶性室性心律失常 (VA) 是全球主要的公共卫生问题。尽管已经确定了 SCD 和恶性 VA 的危险因素（例如左心室射血分数 ≤ 35%），但大多数事件发生在没有任何危险因素的个体中。目前，尚无有效的筛查工具来识别 SCD 或恶性 VA 的高危人群。人工智能 (AI) 的出现以及使用体表心电图 (ECG)、心脏内设备和可穿戴传感器非侵入性获得的电生理信号的日益普及，可以促进对 SCD 和恶性 VA 的个性化预测。我们搜索了 MEDLINE (Ovid)、EMBASE (Ovid)、Scopus、Web of Science 和 Cochrane Library Databases 电子数据库，以查找 2021 年 8 月之前发表的研究，这些研究开发了机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 模型，用于使用电生理信号预测恶性 VA 或 SCD。我们发现单个 ML 和 DL 模型的预测性能通常很高，尤其是从公开数据集中得出的 ML 和 DL 模型具有更高的准确性。然而，这些研究的特点是
1 期临床试验中超重或肥胖患者基线心律失常的患病率：24 小时动态心电图记录分析
尽管已有健康志愿者中心律失常患病率的估计值，但缺乏其他特定人群的基线数据，例如越来越多地参与临床试验的超重和肥胖人群。本研究调查了两项体重管理药物 1 期试验（NCT03661879、NCT03308721）中超重或肥胖参与者的心律失常基线患病率。参与者年龄为 18– 55 岁，无心血管疾病史，体重指数 (BMI) 为 25.0–39.9 千克/米 2，接受生命体征、心电图 (ECG) 记录和电解质异常筛查。心脏病专家收集并手动审查基线 24 小时心电图 (Holter) 数据。主要终点是发生预定义心律失常≥ 1 次的参与者比例。从 207 名参与者那里获得了连续 12 导联心电图数据。大多数心律失常发生在 < 3% 的参与者中。房室传导阻滞和其他潜在恶性心律失常并不常见。与年龄、性别或 BMI 无关。房室传导阻滞、非持续性室性心动过速和其他潜在恶性心律失常的患病率与体重正常的健康参与者报告的患病率相似。在体重管理药物的临床试验中，了解超重和肥胖人群心律失常的基线患病率可能会为试验资格标准提供信息，改善试验决策，并有助于与卫生当局的讨论。如果心律失常风险是分子固有的，或者在临床前研究中已经观察到信号，则应在这些试验中考虑基线 Holter 读数和实时心电图遥测监测。
急性腺病毒心脏感染在炎症性心肌重塑和心肌炎之前引起心律失常的底物
标题急性腺病毒心脏感染在炎症性心肌重塑之前引起心律不齐的底物，并在心肌炎和隶属关系作者和隶属关系中，Rachel L. Padet 1,2,3，Grace A. Blair 1,2,3，1,2,3，Michael D. North 4，Michael J. Zeitz 2,3，Mira T. T. T. Taneneba s。 Hoeker 2,3，Sharon A. Swanger 2,4,5，Steven Poelzing 2,3,4,6，James W. Smyth 2,3,4,6,6,6,6 1美国4016年，美国弗吉尼亚州罗阿诺克市的FBRI心脏研究，美国4弗吉尼亚理工学院卡利翁医学院，罗阿诺克，弗吉尼亚州24016，美国5个生物医学科学与病理学系，弗吉尼亚 - 玛丽兰州兽医学院，弗吉尼亚州弗吉尼亚州科技学院，弗吉尼亚州弗吉尼亚州，弗吉尼亚州布莱克斯堡，弗吉尼亚州布莱克斯堡，弗吉尼亚州24061，弗吉尼亚州，美国弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州。 VA 24061，美国7生物科学系，弗吉尼亚理工学院，布莱克斯堡，弗吉尼亚州24061，美国，美国短名称心律失常腺病毒心脏感染，作者James W. Smyth，Fralin Biomedical Research Institute，VTC，VTC，2 Roanoke，Roanoke，Roanoke，Roanoke，Roanoke，VA 24016。电子邮件：smythj@vtc.vt.edu总词计数：9593
接种 COVID-19 疫苗与未接种 COVID-19 疫苗后的心律失常：系统评价与荟萃分析
保留所有权利。未经许可不得重复使用。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权所有者于 2022 年 11 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.11.21.22282554 doi：medRxiv 预印本
针对布鲁格达综合征、心律失常和轻度心肌病小鼠模型的蛋白质运输调节剂 MOG1 的基因治疗
布鲁格达综合征 (BrS) 是一种致命的心律失常，在高发地区约占所有猝死的 4%。SCN5A 编码心脏钠通道 Na V 1.5，并导致 25% 至 30% 的 BrS 病例。本文，我们报告了一种 BrS 敲入 (KI) 小鼠模型 (Scn5a G1746R/+)。杂合 KI 小鼠重现了 BrS 的一些临床特征，包括心电图上的 ST 段异常（明显的 J 波）和自发性室性心动过速 (VT)、癫痫发作和猝死。VT 是由心脏动作电位时限缩短和 3 期晚期早期后去极化引起的，同时伴有钠电流密度 (I Na) 降低以及 Kcnd3 和 Cacna1c 表达增加。我们开发了一种基因疗法，使用腺相关病毒血清型 9 (AAV9) 载体介导的 MOG1 递送来上调 MOG1，MOG1 是一种与 NaV 1.5 结合并将其运送到细胞表面的伴侣分子。之所以选择 MOG1 进行基因治疗，是因为 SCN5A 编码序列 (6048 个碱基对) 很大，超过了 AAV 载体的包装能力。AAV9-MOG1 基因疗法增加了 NaV 1.5 和心室 I Na 的细胞表面表达，逆转了 Kcnd3 和 Cacna1c 表达的上调，使心脏动作电位异常正常化，消除了 J 波，并阻断了 Scn5a G1746R/+ 小鼠的 VT。基因疗法还挽救了具有 SCN5A 突变 p.D1275N 的杂合人源化 KI 小鼠的心律失常和收缩功能障碍的表型。使用小型伴侣蛋白可能对于靶向超出 AAV 载体大小容量的致病基因具有广泛的意义。
使用...检测和分类心律失常
心电图 (ECG) 用于测量心脏的电活动，是诊断慢性心血管疾病 (CVD) 和其他心脏异常（包括心律失常）的最重要工具之一。CVD 是世界范围内的主要死亡原因之一，因此拥有可靠、强大和高效的工具至关重要，可以尽快识别任何症状，以便尽早进行治疗。最近，人们对使用机器学习从各种设备收集连续记录以完全自动化 ECG 诊断程序产生了浓厚的兴趣。我们的初创公司 (MEDTL) 已经基于内部算法和其他创新的数字信号处理工程技术开发了一种最先进的 AI ECG 诊断解决方案。
心律失常和自主疾病的识别，预防和管理心脏肿瘤：美国心脏协会的科学陈述
摘要：随着新型癌症治疗剂和改善筛查的出现，越来越多的患者在癌症诊断或患有晚期疾病的寿命更长。这些治疗中的许多疗法都具有相关的心血管毒性，这些毒性均以急性和延迟的方式表现出来。心律不齐是越来越多的并发症，癌症人群中的独特管理挑战。该科学陈述的目的是总结有关癌症患者心律不齐和治疗的当前知识状态。心脏心律不齐，尤其是心房颤动，是最常见的，但是心室心律不齐，包括与治疗诱导的QT延长相关的那些心律失常，也可能发生胸骨心律失常。尽管识别增加了，但缺乏评估真实发生率的专门前瞻性研究。此外，很少有研究解决了适当的预防和治疗策略。因此，该科学陈述旨在动员心脏肿瘤，电生理学和肿瘤学群落发展临床和科学合作，以改善心律不齐的癌症患者的护理。
心脏作用特性的光遗传学调节可能会预防短和长QT综合征的心律失常
引言心脏作用电位（AP）是由于几种不同的离子电流（1）平衡的整合而产生的，并且在破坏时，可能导致威胁生命的心律失常。长和短QT综合征（分别为LQT和SQT）是遗传性心律失常综合症的例子，其中离子通道中的突变可以分别导致异常AP持续时间（APD）延长或缩短或缩短（2-4）。当APD太长时，可能会发生自发的早期 - polallation（EADS），触发的节奏和威胁生命的心室心律失常。缩写APD时，耐火周期和组织波长（WL）缩短，增加了重新进入心律不齐的风险（5）。光遗传学允许通过表达光敏微生物蛋白（OPSIS）的表达来控制神经元活性，并用作离子通道或泵（6-8）。最近，将类似的概念应用于心脏（9-12），导致基于光遗传学的心脏起搏（13、14），重新同步（14、15）和除颤（16-20）的发展。心脏上遗传学的重点一直在通过去极化或超极化光敏感蛋白诱导或抑制AP产生，但可以潜在地使用相似的概念来调节AP特性，如计算机建模（21）所建议的（21），使用光学动力学测试（22 CMS（23，24）。
使用深度学习技术从2D ECG图像中检测心律失常使用深度学习技术从2D ECG图像中检测心律失常
摘要 - 心律失常是正常心律的不规则变化，有效的手动识别需要大量时间，并且取决于临床医生的经验。本文提出了基于深度学习的新型2D卷积神经网络（CNN）方法，以准确地分类五种不同的心律失常类型。在心电图（ECG）信号上测试了所提出的体系结构的性能，这些信号从MIT-BIH心律失常基准数据库中获取。ECG信号被分割为心跳，每个心跳转换为2D灰度图像，作为CNN结构的输入数据。发现训练结果的97.42％发现，提出的架构的准确性表明，具有转换后的2-D ECG图像的拟议的2-D CNN体系结构可以达到最高的精度，而无需进行任何预处理和特征提取和ECG信号的特征选择阶段。