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World File Search System心房颤动
AI 过滤器可提高植入式循环记录器检测心房颤动的阳性预测值
11. Attia ZI、Noseworthy PA、Lopez-Jimenez F 等。一种用于识别窦性心律期间心房颤动患者的人工智能心电图算法：结果预测的回顾性分析。《柳叶刀》2019；394：
基于 P 波、HRV 和 QR 电交替特征的阵发性心房颤动检测方法
阵发性心房颤动 (PAF) 的检测是一个相当复杂的过程，由心脏病专家或电生理学家通过读取心电图 (ECG) 手动执行。目前，已经提出了基于快速傅里叶变换 (FFT)、贝叶斯最优分类器 (BOC)、K 最近邻 (K-NN) 和人工神经网络 (ANN) 的自动检测计算技术。在本研究中，基于 P 波、QRS 复合波和心电图心率变异性 (HRV) 的形态获得了六个特征。使用来自 Physionet 心律失常数据库 MIT-BIH 的临床心电图信号验证了该方法的性能。前馈神经网络用于检测 PAF 的存在，总体准确率达到 97.4%。结果表明，与仅使用其中一个或最多两个信息的其他研究相比，加入 P 波、HRV 和 QR 电交替的信息可以提高识别 PAF 事件的准确性。
我控制心房颤动（AF）
危险因素是增加您患疾病或病情的风险。患AF的危险因素包括：•年龄较大，尤其是65岁或年龄较大•冠状动脉疾病•高血压•心脏瓣膜疾病•先前的心脏或肺手术•心肌炎症（心肌的炎症）•心肌病（心肌疾病（心肌疾病）（心肌疾病）•尤其是心脏衰竭•诸如杀伤力•诸如肺部障碍•肺部障碍，例如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部肌肉范围，•诸如肺部的障碍，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉•呼吸暂停（睡觉时呼吸中断）和•滥用物质或酗酒。