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World File Search System心电图
基于心脏的心电图的心脏框架...
最严重的疾病困扰着人类的人是心脏病，因此早期诊断和预测心脏病是挽救人类生命的必要条件。心脏病需要早期诊断和预后才能挽救生命。因此，通过使用深度学习算法来避免机器学习中的缺点来完成准确的预测，因为它们使用单独的算法进行特征选择来提取功能。结果，卷积神经网络（CNN）与Aquila优化算法（AOA）结合使用，作为混合深卷积神经网络（DCNN），用于检测心脏。AOA算法用于选择DCNN中的重量参数，该参数在图像上很好地工作。心电图（ECG）图像用于预测心血管疾病。驱动该研究的概念是将ECG图像和临床数据结合在一起，以便在预测中提供高性能。ECG图像已预处理以缩小大小，然后应用CNN并进行预测。在这种情况下，采用了不同的预处理方法，并在这项工作中找到了最佳的预处理方法。ECG图像，并应用了不同的数学方法，例如傅立叶变换，DCT或傅立叶变换和DCT等的组合，并找到最佳方法。然后在MATLAB中实现了所提出的模型，并通过将其与其他现有CNN模型进行比较来评估其性能。关键词：深卷积神经网络，Aquila优化算法，心脏病，
将知识从自然语言转移到心电图：我们可以通过语言模型检测心血管疾病吗？
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）（ECG）来弥合这一差距。为了解决这个问题，我们提出了一种用于心血管疾病诊断和自动ECG诊断报告生成的方法。我们还通过最佳运输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告的生成，以及（2）零射的疾病疾病检测。我们的方法能够生成高质量的心脏诊断报告，甚至与监督基线相比，甚至还可以达到竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到心脏领域的可行性。
心电图中人工智能的当前和未来使用
摘要：人工智能（AI）越来越多地用于心电图（ECG）来协助诊断，分层和管理。AI算法可以在以下领域帮助临床医生：（1）心律不齐，ST段变化，QT延长和其他ECG异常的解释和检测； （2）在有或没有临床变量的情况下整合的风险预测（预测心律不齐，心脏猝死，中风和其他心血管事件）； （3）实时监测来自心脏植入电子设备和可穿戴设备的心电图信号，并在根据时间，持续时间和情况发生重大变化时提醒临床医生或患者； （4）通过去除噪声/人工制品/干扰以及提取人眼看不到的噪声/伪像/干扰来提高ECG的质量和准确性（心率变异性，节拍到孔间隔间隔，小波转换，样品级别的分辨率等）。）; （5）治疗指导，协助患者选择，优化治疗，改善症状到治疗时间和成本效益（早期激活ST段升高患者代码梗塞的激活，预测对抗心律失常药物或心脏植入式设备的反应，从而减少了心脏毒素的风险，等等。）; （6）促进ECG数据与其他模式（成像，基因组学，蛋白质组学，生物标志物等）的整合。将来，随着越来越多的数据可用并开发了更复杂的算法，AI将在ECG诊断和管理中发挥越来越重要的作用。
基于心电图的机器学习模型的多数据源的必要性
摘要。尽管人们对机器学习研究的兴趣正在显著增长，尤其是在医学领域，但研究结果与临床相关性之间的不平衡比以往任何时候都更加明显。造成这种情况的原因包括数据质量和互操作性问题。因此，我们旨在检查公开的标准心电图 (ECG) 数据集中站点和研究特定的差异，理论上这些数据集应该通过一致的 12 导联定义、采样率和测量持续时间实现互操作。重点在于即使是轻微的研究特性是否会影响训练有素的机器学习模型的稳定性。为此，研究了现代网络架构以及无监督模式检测算法在不同数据集上的性能。总的来说，这是为了检查单点心电图研究的机器学习结果的泛化。
紧急心电图解释：心脏接近
心电图是必不可少的工具，可以帮助快速诊断各种急性医疗状况。急诊部门已被重新排列，以优先考虑患有急性冠状动脉症状症状的人在三叶草中快速获取ECG。，但是心电图也可以帮助诊断和风险分层其他心血管，代谢和有毒状况。这类似于大多数急性护理抱怨的生命体征 - 包括pal，晕厥，胸痛，呼吸急促，腹痛/呕吐，无力，醉酒，醉酒和降落。心电图对于紧急情况尤其重要，当我们最初拥有的只是临床评估和心电图时，以及在任何实验室结果可用之前需要管理最敏感的诊断（以及它们不可靠时）。虽然心电图解释是急性护理提供者的重要技能，但几乎没有正式培训。大多数学习通过会议或在线学习独立发生。但是，如何教授心电图的大部分依赖于记忆而不是理解，或者锚定在心电图的一个部分而忽略其他部分。这是由于众所周知不准确的计算机解释而加强的，而STEMI范式仅着眼于ST段高程，因此，伪造正和假阴性率为25％。ECG解释的挑战的一部分是，有很多信息，每个异常都有多种差异。您如何同时对12条线索进行看一见，将多种异常重复并将其整合到即时诊断中？你不能。取而代之的是，您需要一个系统的操作，使您能够有条理但迅速地解释ECG，然后在临床环境中应用。以下旨在提供这种心电图解释的方法。它是基于旨在急诊医师诊断急性冠状动脉闭塞的质量改进项目，然后在急诊Medicicinecases.com上发展为每月的ECG病例博客。这是为Uoft急诊医学居民的一本书，以下是Hearts居民ECG研讨会的凝结版本。以下页面为ECG解释提供了基础，将在即将举行的研讨会中进一步探索，并且可以随着时间的流逝而进一步发展。感谢Matthew Tepper和Mazen El-Baba博士的编辑和反馈
人类与人工智能在心电图解读中的未来
1997年9月：加州大学旧金山分校心脏电生理学系研究员 2000年6月：东京医科大学八王子医疗中心心脏病学系助理教授 2006年3月：东京医科大学心脏病学系讲师 2016年9月：湖西中央医院心脏病学系主任 2022年10月：湖西中央医院副院长
在可穿戴形式的心电图和心血管事件的预测上检测到的过早心房和心室收缩
1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>
心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
用户手册-RScribe™12导管心电图系统
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神秘的儿科心电图：练习儿科医生的工具
正常的预期心率随着年龄的增长而变化。在一般中，正常的静息心率为100至200 bpm，在2至8岁的儿童中为75至150 bpm，在大儿童中为50至120 bpm。必须解释有关患者临床文本的这些“正常值”。例如，在婴儿易怒的情况下，可以看到鼻窦率高达230 bpm。鼻窦心动过缓，如果无症状，通常是所有儿科年龄组的良性现象，除了直接新生儿时期，可能会指示新生儿复苏的直接新生儿时期，可能会指示严重的心动过缓。（9）在老年新生儿，婴儿和儿童中，无症状的窦性心动过缓带有更良性的预后。鼻窦心动过缓在运动员中尤其常见。（10）