XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心律
深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
Vasanth Vedantham，医学博士，博士史密斯心血管研究大楼555 Mission Bay Blvd South，352M San Francisco，CA 94158 Vasanth.vedanth.vedantham@ucsf.ucsf.edu
改善心律不齐的人体体外模型：疾病机制，治疗和房颤模型
摘要：心律障碍，心律不齐，给社会带来巨大的经济负担，并对许多人的生活质量产生了巨大影响。心律不齐可能具有遗传原因，但主要是由心脏组织重塑或心脏病期间引起的。由于当前的疗法不能解决心律不齐的原因，而仅处理症状，因此生成创新的测试模型和平台以获得与药物筛查兼容的潜在疾病机制的知识至关重要。在这篇综述中，我们概述了心律不齐最常见的心律失常（AFIB）的最重要特征。我们将讨论AFIB的流行病学，危险因素，潜在原因以及当前的疗法，以及使用人类多元素型干细胞（HPSC）衍生的型心肌细胞的当前心律失常模型，包括动物模型，包括动物模型，包括动物模型的当前模型的缺点和机会。
RBM20变体载体的心室心律失常和心力衰竭的风险
道格拉斯·E·坎尼（Div），医学博士； Alexandros Protonotarios，医学博士； Athanasios Bakalakos，医学博士； Petros Syris，博士； Massimiliano Lorenzini，医学博士； Bianca de Stavola博士；路易丝·比格雷格（Louise Bjerregaard），医学博士； Anne M. Dybro，医学博士； Thomas M. Hey，医学博士；弗雷德里克克·汉森（Frederikke G. Hansen），医学博士；马里兰州玛丽娜·纳瓦罗（Marina Navarro），医学博士； Maria G. Crespo-Leiro，医学博士； Jose M.Larrañaga-Moreira，医学博士；医学博士Fernando de Frutos；蕾妮·约翰逊（Renee Johnson）博士；托马斯·A·斯拉特（Thomas A. Slatter），医学博士；医学博士Lorenzo Monserrat；医学博士Anshuman Sengupta；路易莎·梅斯特罗尼（Luisa Mestroni），医学博士； Matthew R.G. div>泰勒，医学博士，博士；医学博士Gianfranco Sinagra； Zofia Bilinska，医学博士； Itziar Solla-Ruiz，医学博士； Xabier Araana Achaga，医学博士； Roberto barriales-Villa，医学博士； Pablo Garcia-Pavia，医学博士，博士； Juan R. Gimeno，医学博士； Matteo dal Ferro，医学博士；马可·梅洛（Marco Merlo），医学博士；医学博士Karim Wahbi；医学博士Diane Fatkin； Jens Mugnsen，医学博士； Torsten B. Rasmussen，医学博士；佩里·埃利奥特（Perry M. Elliott），医学博士 div>
心律的诊断，监测和治疗
人类心脏是精确和复杂性的奇迹，受节奏的电动冲动的控制，这些冲动会策划其常规收缩，在整个身体中促进生命的血液。然而，对这种复杂的电气系统的破坏会导致心律不齐（即心律疾病），这可能会对个人的健康和福祉产生严重的后果。心律障碍包括影响心脏电气系统的广泛疾病，导致心跳不规则，要么太快（心律加速度）或太慢（心动过缓）或混乱的节奏。这些疾病会导致症状和易感性到从心pit，头晕和呼吸急促到更严重的后果（例如心力衰竭，中风或心脏突然死亡）的状况（Conti，2019年）。作为全球发病率和死亡率的主要原因，心律障碍对整个医疗保健系统和社会造成了重大负担（Nabel，2003）。心律不齐仍然是医学中复杂而挑战性的领域。虽然在理解和治疗心律不齐方面取得了显着进步，但有几个原因导致有效诊断和治疗这些疾病的持续挑战（Offerhaus等，2020）：1）心脏电气系统复杂，心律失常可能会引起各种机制，使他们的诊断和治疗质疑（Zepppen）eppecpecpecpenspeckempeckempeckempectects exeppenspecleckepn2222222202 AL）。 2）尽管心脏电生理学的发展进步，但我们对导致某些心律不齐的确切机制的理解中仍然存在很大的差距（Dobrev等，2019）。 3）心律不齐可以以不同的形式出现，并影响心脏的不同区域，从而使开发一种大小的治疗方法挑战； 4）某些形式的心律失常可能是间歇性的，因此在常规临床评估期间很难捕获，导致诊断不足或延迟诊断（Kirchhof，
自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月1日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.01.547335 doi：Biorxiv Preprint
2023年6月29日突然心律不齐综合症...
启动以患者为中心的药物开发为FDA提供患者的经验，以告知该机构权衡新疗法的益处和风险的决定。SADS基金会将于2023年7月20日举行辅助科学会议，主要专家将把EL-PFDD期间提供的患者证明解释为临床见解，可用于根据患者群体的需求来帮助设计临床试验。心律失常右心室心肌病/发育不良是心肌的遗传疾病。虽然许多ARVC患者没有表现出任何症状，但该病情造成35岁以下个体中与心脏有关的死亡的五至20％。当前的估计表明，ARVC可能会影响5,000分之1至2,000个人中的1个。大多数ARVC患者，尤其是年轻年龄的患者，都是高级运动员。运动是ARVC患者心律不齐和猝死的常见触发因素。患有ARVC的人经常经历心室心动过速，导致晕厥，心力衰竭或心脏骤停。这种疾病是渐进的，导致某些患者需要心脏移植。当前没有可直接针对ARVC的治疗选项。虽然某些疗法（例如给予β受体阻滞剂药物的给药或植入心脏扭曲器除颤器（ICD））管理与疾病相关的某些症状，但它们不会停止进展到心力衰竭。