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World File Search System心电图
基于心电图和脑电图的应力分析
________________________________________________ Mehmet Kaya，博士 副教授 生物医学和化学工程与科学 专业顾问
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。
根据不完整心电图信号估计心率
摘要：心率作为生理健康状况最显著的指标之一，成为研究者们必研究的对象。与许多现有方法不同，本文提出了一种在时间序列缺失模式下从心电图中实现短时心率估计的方法。得益于深度学习的快速发展，我们采用双向长短期记忆模型 (Bi-LSTM) 和时间卷积网络 (TCN) 从持续时间小于一个心动周期的心跳信号中恢复完整的心跳信号，并从恢复的片段中结合输入和预测输出估计心率。我们还比较了 Bi-LSTM 和 TCN 在 PhysioNet 数据集上的性能。通过在没有明显心律失常的数据库中的静息心率范围 60–120 bpm 和有心律失常的数据库中的相应范围 30–150 bpm 上验证该方法，我们发现网络为固定格式的不完整信号提供了一种估计方法。这些结果与正常心跳数据集 (γ > 0.7, RMSE < 10) 和心律失常数据库 (γ > 0.6, RMSE < 30) 中的真实心跳一致，验证了可以通过模型提前估计心率。我们还讨论了预测模型的短期限制。它可以用于生理目的，例如时间受限场景中的移动感应，并为缺失数据模式中更好的时间序列分析提供有用的见解。
心电图和心脏解剖结合的组合产生
这是接受纸的作者版本。请注意，本手稿可能会在出版前进行写作的较小编辑更改。未经许可就不会传播。可能被引用如下：Rueda，J.，Pugh，J。＆Savulescu，J。（即将到来）。重生增强技术的道德破坏性未来。生物技术的趋势，印刷中。
使用智能手机心电图监测器识别雅各布羊尿路阻塞导致的高钾血症引起的心电图异常
基于智能手机的诊断技术正越来越多地被门诊兽医使用。1 这种强大便携技术的一个令人兴奋的新例子是 AliveCor ECG 设备 (AliveCor)。AliveCor 允许智能手机用户使用他们的智能手机以心电图 (ECG) 的形式收集心律和心率，可以即时评估并记录以备将来使用。除了确定平均心率外，这些设备还可用于由训练有素的兽医识别窦性心律、心房颤动和室性早搏、心室预激和异步心室去极化。2 在某些情况下，由于该设备便携性和易用性，它正在取代传统的 Holter 监测心电图。2 产品说明书描述了犬、猫和马患者的使用方法。然而，文献中也有报道称该装置可用于其他物种，包括牛 3 、山羊 4,5 、水牛 6,7 、猪 8 ，以及港海豹 9 和草原巨蜥等外来物种。10
使用“有限导联”心电图设备
在过去十年中，随着微电子技术的不断进步，人们开发出多种新技术，以新的方式收集心电图记录，这些方式通常是在医疗机构之外。首先，有许多设备利用几个标准心电图电极或佩戴在胸部的贴片状电极，连续记录一个或两个导联长达数周。这些设备可以捕获患者激活的记录，也可以捕获内置算法检测到异常心律或传导异常时的记录。一些设备只是存储数据以供后续检索，而其他设备则使用蜂窝设备将事件记录实时传输到监测站。最后，还有可植入设备，可以连续监测心律，捕获和存储心律失常事件的记录，并可让医生下载数据。
通过动态心电图和极地心率监测仪对健康猫的心率变异性进行比较评估：一项初步研究
长期暴露在压力环境中会对猫的健康和福利产生负面影响，影响行为、自主神经、内分泌和免疫功能，就像收容所里的猫一样。低压力处理方法可能会改善收容所猫的福利，但支持改善结果的数据仍然有限。心脏活动，特别是心率变异性 (HRV)，是人类和非人类动物压力和情绪状态的指标，跟踪与压力反应、环境适应性、心理和身体健康相关的重要身体功能。猫的 HRV 研究有限，主要涉及麻醉或受约束的猫。这项初步研究测试了使用市售心脏监测系统（带胸带的 Polar H10）从未受约束的猫获取 HRV 数据的可行性，并与传统动态心电图的数据进行了比较。为五只成年猫同时获得了这两个系统的数据。总体而言，除 SDNN 外，Polar H10 监测器对 HRV 的评估低于动态心电图的真实 HRV 评估。两个系统之间的相关性较弱。讨论了两种方法之间缺乏一致性的可能原因。目前，我们的结果不支持使用 Polar H10 心率监测器来研究猫的 HRV。
基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
心电图 (ECG/EEG) 传感器数据表
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