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World File Search System心电图
ECG 信号 PQRS 检测和信号噪声的综合估计 Hemant Amhia 博士研究学者，电气工程 MITS Gwalior MP。
摘要 --- 自动化生物电信号分析在智慧医疗中有着重要的应用。在本文中，我们专注于心电信号，并提出一种心律失常疾病分类的新方法。我们设计了一种新颖的分析框架，从心电信号中提取不同的特征变换。并且我们训练了多特征的 ANN 模型以获得预测。最后，我们在 MIT-BIH 心律失常的公共数据库上测试了我们的方法。数据库上的实验结果表明我们的模型比其他方法具有更好的分类性能。关键词 --- 心电信号、心电去噪、希尔伯特变换、同步检测、固有模态函数、瞬时频率、本振。介绍心电图 (ECG) 作为心脏活动记录提供了有关心脏状态的重要信息 [1]。心电图心律失常检测对于心脏病患者的早期诊断是必要的。一方面，医生很难在有限的时间内分析记录时间较长的心电图 [1]。另一方面，如果没有工具的支持，人们也几乎无法识别心电信号的形态变化，因此需要一个有效的计算机辅助诊断系统来解决这一问题。大多数心电图分类方法主要基于一维心电图数据，这些方法通常需要提取波形特征、相邻波的间隔以及每个波的幅度和周期作为输入，它们之间的主要区别在于分类器的选择[2,3]。
狗钝性胸腔创伤继发的心肌损伤：诊断和治疗*
表盘受伤。4,5了解损伤机制，相关伤害的意识以及对心肌损伤的高度怀疑指数对于做出诊断至关重要。6在人类医学中，最常用的诊断心肌损伤的测试包括心电图，胸腔射线照相术，超声心动图和血清心肌同盟同盟/蛋白质分析。在涉及机动车事故的狗中应怀疑心肌损伤，并且有以下相关伤害：（1）四肢，脊柱或骨盆的骨折； （2）胸部创伤的外部证据； （3）胸部创伤的射线照相证据，例如肺部挫伤，气胸（图1），血胸，diaphragmatic肌破裂和肋骨/肩cap骨骨折； （4）神经系统损伤。1,3,7-16铅II心电图（ECG）应在初次检查期间在任何这些伤害的狗上形成，并间歇性重复（即每12至24小时）。重要的是要注意，在人类和狗的胸部胸部创伤后长达48小时，心电图异常可能并不明显。7,8,14,17,18最近将连续的门诊心电图监测（Holter Monitoring）确定为检测严重受伤的狗心律不齐的敏感工具。Snyder等人10前瞻性地检查了30只受伤的狗，并在29名受试者中发现了24小时内的脑室外观，而在只有四只狗中，对表现的心电图进行了心电图。在狗中，经胸膜超声心动图可以识别并定位受伤的肌酸的结构和功能异常在受伤的头48小时内，即使没有ECG异常，也应在严重创伤的狗中考虑具有较差的复苏努力和胸痛损伤的证据，应考虑超声检查。
解码 230 万张心电图：可解释的深度学习，助力推进心血管诊断和死亡风险分层
1 牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，牛津，OX3 7DQ，英国；2 伦敦国王学院生命历程与人口科学学院，伦敦，SE1 1UL，英国；3 乌普萨拉大学信息技术系，乌普萨拉，瑞典；4 牛津大学大数据研究所纳菲尔德人口健康系，牛津，OX3 7LF，英国；5 哈尔滨医科大学心理科学与健康管理中心，哈尔滨，150076，中国；6 牛津大学精神病学系，牛津，OX3 7JX，英国；7 香港大学李嘉诚医学院家庭医学及初级保健系，香港特别行政区，中国；8 华威大学华威医学院健康科学系，考文垂，CV4 7AL，英国； 9 巴西贝洛奥里藏特米纳斯吉拉斯联邦大学临床医院内科、医学学院、远程医疗中心和心脏病学服务部； 10 香港中文大学电子工程系，中国香港特别行政区； 11 牛津大学苏州高级研究中心, 苏州, 215123
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。
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。
使用可解释的AI研究健康衰老期间的心电图变化 - 从专家特征到原始信号
心血管疾病仍然是全球死亡率的主要原因。年龄是一个重要的协变量，在健康队列中最容易研究其效果，以使前者与疾病相关的变化区分开。传统上，大多数此类见解都是从心电图分析（ECG）随着年龄的增长而变化的。但是，这些功能虽然有益，但可能会掩盖潜在的数据关系。在本文中，我们提供以下贡献：（1）我们采用深度学习模型和基于树的模型来分析来自原始信号和ECG特征形式的不同年龄段健康个体的强大数据的ECG数据。（2）我们使用可解释的AI方法来识别跨年龄组最具歧视性的ECG特征。（3）我们对基于树的分类器的分析揭示了与年龄相关的呼吸率下降的下降，并识别出高度高的SDANN值表示是老年人的指示，使他们与年轻人区分开。（4）此外，深度学习模型低估了P波在所有年龄段的年龄预测中的关键作用，这表明随着年龄的增长，不同P波类型的分布的潜在变化。这些发现为与年龄相关的心电图变化提供了新的启示，从而提供了超越传统特征方法的见解。
通过ECG数字双胞胎生成的个性化心脏病检测
心脏病是全球死亡率的主要原因之一，表明对早期诊断和干预的至关重要。最传统的心电图（ECG）自动诊断方法在人群层面进行了培训，忽略了个性化ECG的定制以实现个人医疗保健管理。解决此限制的潜在解决方案是使用数字双胞胎模拟实际患者的疾病症状。在本文中，我们为个人心脏病检测提供了一种具有原始的前瞻性学习方法，该方法产生了健康个体异常的心电图的数字双胞胎，并增强了对个人症状的模型敏感性。在我们的方法中，提出了一个矢量序列的特征分离器，以通过ECG报告指导定位和隔离ECG信号中的疾病症状和正常段。因此，心电图数字双胞胎可以模拟用于训练个性化心脏病检测模型的特定心脏病。实验表明，我们的方法不仅在产生高保真的心电图信号方面表现出色，而且还可以改善个性化的心脏病检测。此外，我们的方法可确保强大的隐私保护，并保护模型开发中的患者数据。代码可以在https://github.com/huyjj/lavq-editor上找到。
人工智能如何推动心血管医学创新
回顾性和前瞻性研究发现，人工智能心电图 (ECG) 算法可以识别窦性心律期间患有心房颤动的患者 ( 1 , 2 )。Attia 等人使用卷积神经网络，通过来自 10 秒 12 导联心电图的独特特征来检测心房颤动。回顾性分析审查了超过 180,000 名患者的记录 ( 1 )。在这个数据集中，3,051 名患者 (8.4%) 被确诊为心房颤动。单一人工智能心电图检测到心律失常的敏感性为 79%，特异性为 79.5%，曲线下面积 (AUC) 为 0.87 ( 1 )。在随后的前瞻性非随机临床试验中，Noseworthy 等人招募了约 1,000 名有中风风险的患者 ( 2 )。他们佩戴了长达 30 天的连续动态心律监测仪。再次使用 AI 算法分析心电图读数。370 名低风险患者中 6 名（1.6%）被检测到有心房颤动，633 名高风险患者中 48 名（7.6%）被检测到有心房颤动：“与常规护理相比，AI 引导的筛查与心房颤动检出率增加相关（高风险组：常规护理 3.6% [95% CI 2.3 – 5.4] vs. AI 引导的筛查 10.6% [8.3 – 13.2]，p < 0.0001；低风险组：0.9% vs. 2.4%，p = 0.12）在中位 9.9 个月的随访期内”（2）。这些研究提供的证据表明，在正常窦性心律期间获取的人工智能心电图可以识别患有心房颤动的个体。
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。
比较 - olanzapine-with-inplo-in-in-in-in-with-...
使用普通人中的布鲁斯方案在运动应力心电图的不同阶段，没有关于不同心率反应模式的文献。严格排除可能影响运动能力或心率反应的各种条件后，我们研究了75个人。只有十个人的心率几乎线性渐进式增加。在压力的不同阶段，其他人的增加。我们观察到了11种不同类型的响应。我们的研究表明，每个人都有固有的最大心率，可以在运动过程中获得。在特定压力阶段，心率增加的幅度受到心率增加和年龄百分比的幅度，而年龄的百分比预测了该阶段之前获得的最大心率。它也受到特定阶段和之前和副交感神经系统的相对激活的影响。关键字：Bruce协议；心电图应力测试；运动心电图；心率响应跑步机应力测试