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eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
AI基于ECG的电解质不平衡预测
背景：电解质失衡显着，使心电图（ECG）成为至关重要的非侵入性工具。这项研究系统地重新查看并荟萃分析了AI模型的诊断性准确性，用于检测ECG的这些失衡，旨在增强早期检测并改善心脏护理。方法：我们搜索了9个数据库和参考列表。两名审稿人通过诊断准确性研究2（Quadas-2）的质量评估偏见。测试性能数据被提取到2×2表中，并计算出具有双变量随机效应模型的特异性，灵敏度和诊断优势比（DOR）的汇总估计值，该模型呈现在前面图和摘要接收器的操作特征曲线中。我们通过元回归探索了异质性，检查了内部/外部数据集和铅数。结果：包括有关钾，钙和钠的21项研究。仅在钾失衡（10项研究）上进行了荟萃分析，从五个国家进行了600,000多个ECG，主要是12个国家。在八项研究中，载于高钾血症，合并的灵敏度，特异性和DOR为0.856（95％CI：0.829-0.879），0.788（0.744-0.826）和21.8（17.8-26.7）。低钾血症（六项研究），合并灵敏度，特异性和DOR为0.824（0.785-0.856），0.724（0.668-0.774）和12.27（9.15–16.47）。Quadas-2评估显示，患者选择偏见的高风险为52％，这主要是由于采样细节不足和病例对照方法。结论：AI模型可以检测基于ECG的元素异常，尤其是高钾血症，并且在需要频繁的电解质评估的ICU环境和对终末期肾脏疾病患者的家庭监测中有价值。然而，对各种临床环境，医院，种族，国家和地区进行了更大的回顾性和前瞻性研究。
小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
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
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。
使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测
研讨会概要 研讨会名称：使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测 最低资格：来自电子、电气、计算机等专业的 3 年级工程专业学生 讲师：岳荣教授，科廷大学，SPARC 客座教授 研讨会时长：2 天，6 小时/天 研讨会描述：本研讨会通过使用增强人工智能 (AI) 监测心音图 (PCG) 和心电图 (ECG) 信号来介绍非侵入性心脏病诊断技术。它包括对心音信号、数字听诊器、PCG 和 ECG 信号特征提取、分类和机器学习的背景介绍。在研讨会结束时，参与者可以了解非侵入性传感，以便以可承受的价格诊断心脏病。他们可以练习基本的 PCG 和 ECG 信号处理和机器学习算法。 研讨会内容（暂定） 时间 主题 内容 第 1 天（1 小时） 介绍心音的生理学；心音测量； PCG 和 ECG 设备 第 1 天（第 2 个小时） PCG 信号处理 信号预处理和分割 第 1 天（第 3 个小时） 实验课 1. 使用 Matlab 进行 PCG 信号滤波和分割
EECG：盘点活动、工作计划实施情况
EECG 会议：每年 3 次，结合研讨会：2023 年 3 月 28-29 日（维也纳）、2023 年 6 月 14-15 日（第比利斯）、2023 年 11 月 8-9 日（在线）；2024 年 3 月 14 日（在线）；2024 年 6 月 25-26 日（与维也纳 EPCG 联合举办）；11 月 25-26 日（与维也纳 ODYSSEE-MURE 联合举办）！
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
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。