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心电图（ECG）贴片监测器用于检测心律异常。
患者在出现症状时可以按下按钮。这将记录按下按钮前 45 秒到按下按钮后 45 秒的记录。鼓励患者保留一份纸质日志，记录他们的症状，包括他们当时正在做的事情，以便在最终技术报告中建立症状-节律相关性。7 在监测期结束时，患者取下贴片并通过皇家邮政免费邮寄将其寄回 iRhythm。Zio XT® 贴片上或内部没有可识别个人身份的数据，确保在物理拦截的情况下数据隐私和安全。记录的数据由 ZEUS 系统分析，并由 Zio 的认证心脏生理学家审查。数据分析后，技术报告将通过安全平台以电子方式发送给患者的临床医生。该报告提供有关任何心律失常发作、佩戴时间以及患者标记的任何事件的详细信息。如果需要，临床医生可以请求更多信息或修改报告。7
预后意义和神经网络衍生的心电图特征的关联
结果：总共包括1 808 584例患者。在派生队列中，3个现象群具有显着不同的死亡率。调整已知的协变量后，现象B与现象A相比，长期死亡率增加了20％（危险比，1.20 [95％CI，1.17-1.23]； P <0.0001; P <0.0001; phanogroup A死亡率，2.2％; femogroup B死亡率，6.1％）。在单变量分析中，我们发现现象B在所有队列中的死亡风险都明显更大（所有5个同类群中的对数秩P <0.01）。全球范围的关联研究表明，现象B的未来房颤率较高（优势比，2.89; p <0.00001），心室心动过速（优势比，2.00; p <0.00001），缺血性心脏病（优势比，1.44; p <0.00001; p <0.00001）; cardiy1 <0.00001）<，cardibath 一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。 SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。 ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。
用于协作环境中长期心电图监测的物联网设备
具有无线连接的无处不在的心电图 (ECG) 传感将成为传统医院内医疗监测的可靠替代方案。本文介绍了一种使用协作诊断网络上的 IoT 环境的长期 ECG 测量设备原型。我们提出了一个协作愿景，即在设计长期 ECG 监测设备的两个主要路径上开展工作：设计路径和决策路径。设计路径包括传感器设计、模拟前端设计、IoT 设备设计、网关应用程序和云应用程序。决策路径是从获取的 ECG 信号到 IoT 设备级别的软件决策、网关级别和云应用程序级别的软件决策，再到人类所代表的最高级别。我们根据皮肤电极接触阻抗、运动伪影、信号质量和皮肤电极化学相互作用，总结了导电纺织品 (ECT) 作为长期可穿戴 ECG 电极的主要材料的演变和性能。所提出的系统拓扑结构旨在降低协作诊断网络环境中的功耗。
利用心电图信号进行深度学习驱动的心脏病预测
ECG 结构的非平稳动机是评估心跳速度和节律的重要读数，因此可以评估心脏的健康状况。本文提出了一种用于自动 ECG 分类的稳健方法，将数据分为两类：正常和病理性心血管模式的变化。更具体地说，收集到的 ECG 信号被归一化、过滤以消除噪声干扰。因此，形态属性被形成以尽可能地表示类别的特征。ACO 被纳入分割和特征选择中，以减少异常的特征向量。ECG 信号的分类是通过使用双长期短期记忆 (Bi-LSTM) 神经网络进行的，因为它是一种经过验证的序列预测网络，并且能够捕获数据中的长期时间依赖性。评估标准表明，相对于其他提出的 ECG 分类，所提出的方法达到了 90% 的分类准确率。已经确定 ACO 与 Bi-LSTM 的结合提供了改进的 ECG 分类，从而使其成为临床诊断和治疗监测的有用工具。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
人工智能时代的一些数据中心电力和能源挑战
资料来源：D. Patel、D. Nishball 和 JE Ontiveros。“AI 数据中心能源困境——AI 数据中心空间竞赛”。2024 年 3 月。图片：Semianalysis
心电图记录可预测早期自闭症的可能性
摘要：近年来，自闭症谱系障碍 (ASD) 的患病率不断上升。ASD 的诊断需要由训练有素的专家进行行为观察和标准化测试。ASD 的早期干预最早可在 1-2 岁时开始，但 ASD 的诊断通常要到 2-5 岁才会进行，因此延迟了干预的开始。迫切需要非侵入性生物标记来检测婴儿期的 ASD。虽然之前使用生理记录的研究主要集中在基于大脑的 ASD 生物标记上，但本研究调查了心电图 (ECG) 记录作为 3-6 个月大婴儿的 ASD 生物标记的潜力。我们记录了婴儿在与物体和护理人员进行自然互动时，在正常和高家庭 ASD 可能性下的心脏活动。获得心电图信号后，提取心率变异性 (HRV) 和交感神经和副交感神经活动等特征。然后，我们评估了多个机器学习分类器对 ASD 可能性进行分类的有效性。我们的研究结果支持了我们的假设，即婴儿心电图信号包含有关 ASD 家族可能性的重要信息。在测试的各种机器学习算法中，KNN 在灵敏度（0.70 ± 0.117）、F1 分数（0.689 ± 0.124）、精度（0.717 ± 0.128）、准确度（0.70 ± 0.117，p 值 = 0.02）和 ROC（0.686 ± 0.122，p 值 = 0.06）方面表现最佳。这些结果表明，心电图信号包含有关婴儿患 ASD 可能性的相关信息。未来的研究应考虑心电图和其他自主神经控制指标中包含的信息在婴儿期 ASD 生物标志物开发中的潜力。
解决心脏数字孪生的心电图逆问题：一项综述
摘要 — 心脏数字孪生 (CDT) 是用于理解复杂心脏机制的个性化虚拟表示。CDT 开发的一个关键部分是解决 ECG 逆问题，这使得能够从体表 ECG 数据中重建心脏源并估计患者特定的电生理 (EP) 参数。尽管存在复杂的心脏解剖结构、嘈杂的 ECG 数据和逆问题的病态性质等挑战，但计算方法的最新进展极大地提高了 ECG 逆推理的准确性和效率，增强了 CDT 的保真度。本文旨在全面回顾解决 ECG 逆问题的方法、它们的验证策略、它们的临床应用及其未来前景。对于方法，我们大致将最先进的方法分为两类：确定性方法和概率方法，包括传统技术和基于深度学习的技术。将物理定律与深度学习模型相结合具有良好的前景，但诸如准确捕捉动态电生理学、获取准确的领域知识以及量化预测不确定性等挑战仍然存在。将模型集成到临床工作流程中，同时确保医疗专业人员的可解释性和可用性至关重要。克服这些挑战将推动 CDT 的进一步研究。
一种用于整合心电图和心电图数据的机器学习方法
数据增强已证明对通过深度学习提高准确性非常有益。在这里，我们探讨了数据增强对Birnn-CNN分类器的通用能力的影响。总体而言，总共使用了2595个ECG和PCG数据文件进行培训，因此相对于报告的案件增加了7倍。为了显示增强对HSD任务的有效性，表2显示了在有或没有数据扩展的情况下获得的结果。可以看出，ECG和PCG特征的融合以及增强方法显示，相对于单独的每种模式（即表2），就灵敏度和特异性而言，相对于每种模式的融合（即表2）。对于ECG数据集，17、132和1％的迹象，已通过提出的方法（包括融合加上增强）观察到仅在精度，敏感性和特异性方面，已经观察到了1％的迹象。相反，我们观察到
使用深度学习对 I 导联心电图数据进行急性心肌梗死检测
摘要 — 心肌梗塞 (MI) 因其高死亡率和发病率而成为全球主要的健康问题。及早发现 MI 对于及时进行医疗干预和改善患者预后至关重要。在本研究中，我们研究了使用心电图 (ECG) 数据的导联 I 预测 MI 的可行性，重点关注可穿戴监测系统的实际应用。利用 PTB-XL 数据集（其中包括包含正常和各种 MI 样本的 12 导联 ECG 记录的全面集合），我们采用深度学习技术开发二元分类模型。对于使用导联 I 进行 MI 检测，我们在测试集上实现了 0.92 的 AUC 和 0.82 的 AUPR。相比之下，使用 6 导联和 12 导联配置均导致 AUC 为 0.99。这些发现证明了仅使用导联 I 检测 MI 的潜力，这是通过可穿戴设备测量的。这一进步可以通过及时检测和干预显着改善 MI 患者的临床结果。索引术语 — ECG、心肌梗死、Lead-I、ResNet、Transformer、深度学习