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从广泛的兴趣开始，然后将其范围缩小到特定主题。这个过程的流程图可能看起来像这样：诗歌EzraPound的诗歌EzraPound的诗歌翻译。下一步是确定您的主题是否可以研究：您是否有足够的时间进行研究？您是否与此主题有个人联系，这可能会阻碍您保持相对公正的能力？您对这个主题了解足够多，可以轻松地收集相关的学术文学？上面的兴趣流程图可以产生以下可研究的问题：以斯拉·庞德（Ezra Pound）的中国诗歌翻译是否准确？如果您对研究问题充满信心，请继续前进，并开始编译资源，您可能需要用于带注释的书目/文献评论。注释书目的注释参考书目（如果您的教授要求），找到六个来源 - 至少有三篇是同行评审的学术文章 - 与您的研究问题有关。总结文章，解决作者提出的论点，他们提供的有关您的主题的背景信息以及/或他们为支持或反对您的论点提供的证据。您注释的书目的布局将首先包括以MLA或APA格式对源的完整引用，然后在下面进行摘要。这是与研究问题有关的注释书目的一个示例：以埃兹拉·庞德（Ezra Pound）对中国诗歌的翻译是否准确？
心电图是关键：减少上门检查的质量改进项目
本 DNP 执行摘要由 JSU Digital Commons 的论文、学位论文和研究生项目免费提供给您，供您开放访问。它已被 JSU Digital Commons 的授权管理员接受纳入护理实践博士项目。如需更多信息，请联系 digitalcommons@jsu.edu。
CardiacNet：基于神经网络、使用心电图信号进行心跳分类
摘要：以心电图 (ECG) 的形式获取有关心脏电活动的信息已成为监测患者心律和功能的标准方法。它用于诊断各种心脏异常，如心律失常和其他心脏病。然而，解释心电图需要训练有素的医生的专业知识，因此需要自动对此类信号进行分类的工具。在本研究中，我们训练深度卷积神经网络 (CNN) 对心电图搏动进行正常和异常的二元分类。在对从 MIT-BIH 心律失常数据库中选择的一组不同心电图进行通用网络预训练后，我们使用迁移学习来构建针对特定患者数据进行微调的模型。然后，我们将微调网络的性能与仅对单个患者的心电图数据进行训练的单个网络的性能进行比较，以评估迁移学习对给定问题的整体效果。我们在两种情况下都取得了不错的结果，因为单个分类器在测试集上的平均平衡准确率为 94.6%，而微调模型的准确率略差，为 93.5%。关键词：心电图分类、CNN、医学成像、迁移学习
“这个心电图提示缺血！”
1% 至 5% 的普通人群在心电图上发现与 LVH 一致的表现。用于检测结构性 LVH 的心电图标准诊断准确性差异很大，并且根据测试的具体标准、研究人群以及用于确定真正 LVH 的成像方式（例如超声心动图或心脏 MRI [CMR]）而有所不同。大多数研究报告了低敏感性和高特异性 2 。MESA 研究表明，基于阳性 Sokolow-Lyon 或 Cornell 电压标准 3 ，检测 CMR 确定的 LVH 的敏感性和特异性分别为 22.4% 和 95.1%。心肌与心电图电极之间体组织（肥胖）、空气（慢性阻塞性肺病、气胸）、液体（心包或胸腔积液）或纤维组织（冠状动脉疾病、结节病或淀粉样变性）增多的情况会降低 QRS 波的振幅，从而降低诊断 LVH 的电压标准的敏感性。相反，瘦弱的体型和左侧乳房切除术可能会增加 QRS 振幅，从而降低电压标准的特异性 4 。高血压是 LVH 最常见的原因。多达三分之一的高血压患者的心电图与 LVH 相符 2 。高血压是各种药物的副作用，包括常用药物，如类固醇（如泼尼松）和非甾体抗炎药（如布洛芬），以及不太常见的
人工智能增强心电图分析用于识别糖尿病患者的心脏自主神经病变
1. John APP、Udupa K、Avangapur S 等人。2 型糖尿病患者的心脏自主神经功能障碍：一项针对心率变异性测量的调查性研究。Am J Cardiovasc Dis。2022；12(4)：224-232。2. Pop-Busui R、Low PA、Waberski BH 等人。先前强化胰岛素治疗对 1 型糖尿病患者心脏自主神经系统功能的影响：糖尿病控制和并发症试验/糖尿病干预和并发症流行病学研究 (DCCT/EDIC)。循环。2009；119(22)：2886-2893。doi：10.1161/CIRCULATIONAHA。108.837369 3. Zoppini G、Cacciatori V、Raimondo D 等人。新诊断 2 型糖尿病患者队列中心血管自主神经病变的患病率：维罗纳新诊断 2 型糖尿病研究（VNDS）。糖尿病护理。2015；38(8):1487-1493。doi: 10.2337/ dc15-0081 4. Low PA、Benrud-Larson LM、Sletten DM 等人。自主神经症状和糖尿病神经病变：一项基于人群的研究。糖尿病护理。2004；27(12):2942-2947。doi: 10.2337/diacare.27.12.2942 5. Chowdhury M、Nevitt S、Eleftheriadou A 等人。 1 型和 2 型糖尿病患者的心脏自主神经病变与心血管疾病及死亡风险：一项荟萃分析。BMJ Open Diabetes Research and Care。2021；9(2):e002480。doi: 10.1136/bmjdrc-2021-002480 6. Pop-Busui R、Evans GW、Gerstein HC 等人。心脏自主神经功能障碍对糖尿病心血管风险控制行动 (ACCORD) 试验中死亡风险的影响。糖尿病护理。2010；33(7):1578-1584。doi: 10.2337/dc10-0125 7. Soedamah-Muthu SS、Chaturvedi N、Witte DR 等人。欧洲1型糖尿病患者危险因素与死亡率的关系：EURODIAB前瞻性并发症研究（PCS）。糖尿病护理。2008；31（7）：1360-1366。doi：10.2337/dc08-0107 8. Cox AJ、Azeem A、Yeboah J 等人。心率校正 QT 间期是2型糖尿病患者全因死亡和心血管死亡的独立预测指标：糖尿病心脏研究。糖尿病护理。2014；37（5）：1454-1461。doi：10.2337/dc13-1257 9. Rossing P、Breum L、Major-Pedersen A 等人。QTc 间期延长可预测1型糖尿病患者的死亡率。糖尿病医学。 2001；18(3)：199-205。doi：10.1046/j.1464-5491.2001.00446.x 10. Wehler D、Jelinek HF、Gronau A 等人。超短心电图记录得出的心率变异性特征的可靠性及其在评估心脏自主神经病变中的有效性。生物医学信号过程控制。2021；68：102651。doi：10.1016/j.bspc。2021.102651 11. Kulkarni AR、Patel AA、Pipal KV 等人。机器学习算法通过心电图无创检测糖尿病和糖尿病前期。BMJ Innov。2023；9(1)：32-42。 doi: 10.1136/bmjinnov-2021-000759 12. Ribeiro Pinto J、Cardoso JS、Lourenço A。心电图生物识别技术的演变、当前挑战和未来可能性。IEEE Access。2018；6：34746-34776。doi：10.1109/ACCESS.2018.2849870 13. Aldosari H、Coenen F、Lip GYH、Zheng Y。基于基序的特征向量：面向心血管疾病分类的同质数据表示。在：Golfarelli M、Wrembel R、Kotsis G、Tjoa AM、Khalil I 编辑。大数据分析和知识发现。计算机科学讲义。施普林格国际出版公司；2021 年：235-241。doi：10.1007/978-3-030-86534-4_22 14. Abdel-Jaber H、Devassy D、Al Salam A、Hidaytallah L、EL-Amir M。深度学习算法及其在医疗保健中的应用综述。算法。2022；15(2)：71。doi：10.3390/a15020071
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
![b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave](/simg/c/c60171978270993a15b3267b52b0da3abc5d5b5e.webp)
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量，例如准粒子电荷，霍尔电导，霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），在长波长的情况下，在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k）。FQH接地的一个基本特征是，确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2，3]，较低的结合在长波长度的强度下，构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下，当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在，即，前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作，涉及一类旋转不变的模型波函数（Laughlin [6]，Moore-Read [7]，Read-Rezayi [8]），与欧几里得的保形场理论有关，并使Haldane结合饱和[9，10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态（零能量特征态），并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是，它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d，因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件：最大性手性的较弱版本是，纠缠谱的低较低部分（或同等地，拓扑模式）仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足，而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中，我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件？我们在附录B中显示，连续旋转不变性是必需的。之所以如此，是因为角动量的波动有助于O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）4的静态结构因子4，但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统，先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13]，即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /（2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1）jain状态[14]不满意，不满意n> 1，不满足n> 1，不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是，尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题，并提供了明确的证据，表明弱的最大手性不足。因此，我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此，我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组，并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）的系数\ XC2 \ Xaf S 4）4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中，并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
超高分辨率心电图
开发新的UHR ECG方法是针对俄罗斯联合会领先的科学学校之一，“无线电和信息的信息手段”由教授主管K.V. K.V.Zaichenko-从获得的UHR ECG中提取最大信息。这所学校的科学团队基于最新的电动机，雷达和信息技术的实现，启动了UHR ECG方法的开发和随后阐述。因此，通过超高分辨率解决了ELEC trocardiac信号处理的振幅和频率范围的扩展和频率范围的扩展，可以提高记录信号的有用组件的详细程度，并提供了更深入的研究，并提供了更深入的研究，并且提供了一种更深入的研究（CARD）（CARD）（CARDS）（CARDS）（CARDS）（cardifors），它提供了一种（CARD）（CARD）的详细研究（CC CC）（CC CC CC）（CC CC）（CC CC）（CC CC CC）（CC CC）（CC CC）（CC）这是与其他已知ECG方法相比的重要UHR ECG优势。与新的UHR ECG方法的各种现有心电图方法的信号注册特性（振幅和频率）的比较如图1所示。
基于晶格动力学的实心电解质的机器学习预测模型
r m/tot，r a/tot，r h/tot rt e g能量带隙 + +组的振动范围 + +组的热量 + v f.u，v m，v m，v m，v a，v tot量的每个配方量，每个配方单位，移动离子离子，anion and atm
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。