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利用ECG Beat扩散模型从间接信号进行形态学重建
心电图（ECG）信号提供了有关心脏状况的基本信息，并广泛用于诊断心血管疾病。可用铅上单个心跳的术语是用于监测心脏疾病的主要生物信号。但是，由于噪声和伪影，缺少的潜在客户以及缺乏带注释的数据，分析心跳形态可能会具有挑战性。生成模型，例如deoising扩散生成模型（DDMS），已被证明成功地生成复杂的数据。我们介绍了Beatdiff，这是一种针对多个铅心跳的形态量身定制的轻质DDM。然后，我们证明，使用Beatdiff作为先验，可以将许多重要的心电图下游任务作为贝叶斯反问题框架中的条件生成方法提出。我们提出了一种期望 - 最大化算法EM-Beatdiff，以在不进行微调的情况下解决此条件生成任务。我们通过多个任务说明了结果，例如去除ECG噪声和工件（基线徘徊，电极运动），从单个铅中重建12个LEAD ECG（用于智能手表实验的ECG重建），以及无需可解释的可解释的静音术检测。实验表明，对于本工作中考虑的问题，Beatdiff和Em-Beatdiff的组合优于SOTA方法。
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
ECGI没有几何形状：基于深度学习的心脏表面电位
我们开发了一个深度学习框架，以估计仅从身体表面潜力和躯干几何形状的心脏表面电位，因此省略了有关心脏几何形状的信息。该框架基于图像到图像的翻译，并介绍了三个组合：将3D躯干和心脏几何形状转换为相应的标准2D表示，以及基于Pix2Pix网络的自定义深度学习模型的效率。使用11名健康受试者和29个ID型心室心室纤颤（IVF）患者，其框架的平均绝对误差（MAE）的平均平均绝对误差（MAE）为0.012±0.011，平均相似性指数量度（SSIM）为0.984±0.026。For the concatenated electrograms (EGMs), the average MAE was 0.004 ± 0.004, and the average Pearson correlation coefficient (PCC) 0.643 ± 0.352.估计激活和恢复时间之间时间差的绝对平均值为6.048±5.188毫秒，而18.768±17.299 ms，分别是分数。这些结果证明了与标准心电图相当的性能而无需CT/MRI，这表明该框架的潜在临床应用。
心电图（12 导联心电图）
心电图是一种非侵入性检查，用于获取有关心脏电生理的信息，包括心率和心律。它表示心脏在去极化和复极化过程中的电活动，记录在体表的电极上，使病理定位到心脏的特定区域。心电图仍然被视为黄金标准检查，通常是对有心脏病风险、开始服用抗精神病药物、监测 QTC 间隔、可能需要快速镇静（伯明翰和索利哈尔精神健康基金会信托政策，2023 年）或先前诊断出心脏病或有心脏事件风险的服务用户进行的第一项诊断测试。便携性、低成本和易于操作意味着各种人员可以在整个信托机构的多个临床地点（包括诊所和住院环境）快速轻松地记录心电图。该政策提供指导，以确保心电图按照国家推荐的共识指南进行，确保信托机构和监狱所有部门的一致性。 （Osipov、Behzadi、Kane、Petrides 和 Clifford，2015 年）（NICE，2023 年）（NICE，2010 年）（NICE，2008 年） 1.2. 范围
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测 将数字创新用于社会变革-IJRPR 心脏病发作检测系统-IJRPR
心电图（ECG）是用于识别心血管问题的关键诊断工具，评估心脏的电和肌肉功能。虽然测试本身易于执行，但解释ECG读数需要大量的专业知识。传统上，ECG记录以纸质形式保持，使手动审查劳动密集型。通过数字化这些记录，可以改善自动诊断和分析。this project aims to use machine learning techniques to transform ECG paper records into a onedimensional signal, focusing on the P, QRS, and T waves that reflect heart activity.该过程涉及将ECG报告分割为13个线索，将数据转换为信号，应用平滑并通过阈值生成二进制图像。降低尺寸降低，例如主成分分析，将增强数据理解。机器学习模型，包括KNN，Logistic回归，SVM和集成分类器，将实现。最终模型将诊断诸如心肌梗塞或心律不齐之类的疾病，有助于有效的心脏健康评估。
一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 -
根据美国心脏协会（Kolansky，2009年，急性冠状动脉综合征（ACS），急性冠状动脉综合征（ACS）是美国发病率和死亡率的非常普遍的原因，估计每年150万个住院和成本超过1500亿美元。ACS包括不稳定的心绞痛，非ST段抬高心肌梗塞（NSTEMI）和ST段升高心肌梗塞（STEMI）。急性心肌梗死的发病机理涉及动脉粥样硬化斑块的破裂或侵蚀（Arbustini等，1999），而Nstemi发生在癌症冠状动脉的部分闭塞的环境中（Bhat等，2016）。相比之下，STEMI是由罪魁祸首冠状动脉完全阻塞引起的。因此，STEMI更有症状，疾病进展更快，死亡率比NSTEMI更高（Rodríguez-Padial等，2021; Meyers等，2021）。因此，STEMI是具有高患病率和死亡率的主要心血管疾病之一（Benjamin等，2018），对STEMI的及时诊断对于通过迅速治疗降低突然死亡的风险至关重要（Murray等人，2015年）。冠状动脉造影（CAG）是STEMI的金标准诊断方法（Wu等，2022）。经皮冠状动脉干预（PCI）是一种有效的治疗方法，可限制心肌梗死后的梗塞大小，并降低并发症和心力衰竭的风险（Mehta等，2010； Bulluck等，2016）。在紧急治疗方案中，非侵入性心电图是最具成本效益和不可替代的方法，可以进行连续和远程监测（Siontis等，2021）。此外，用作辅助诊断工具的生物标志物，心脏成像技术和心电图方法在诊断心肌梗死方面起着至关重要的作用（Thygesen等，2012）。连续的ECG监控提供了有用的预后信息并确定再灌注或重钉状态（Thygesen等，2018）。因此，对于救护车或医院中可疑患者而言，这是重要的诊断步骤。此外，可以使用12个铅ECG更好地理解MI的发病机理，并准确地确定闭塞性冠状动脉和心肌梗塞的位置。特定的ECG引线可以反映心脏的电活动的各个位置，并根据心肌坏死区域区分不同类型的MI（Meek和Morris，2002）。例如，铅V1，V2，V3和V4中的ST段升高（Stes）建议前壁心肌梗塞（AMI），而SteS in II，III和AVF中的SteS建议下壁心肌梗死（IMI）。考虑到这些因素，12导管的ECG是用于诊断ACS的标准诊断工具。在临床环境中，除了STEMI和NSTEMI之间的区别外，STEMI患者的ECG需要快速准确的解释。但是，从ECG图像中解释STEMI对救护车的医护人员来说是挑战的，
使用 KISQALI 进行 QT 间期延长和心电图测试
在接受 KISQALI 治疗的晚期或 mBC 患者（MONALEESA-2、MONALEESA-7 和 MONALEESA-3）中，ALT 和 AST 的 3 级或 4 级升高分别发生于 11% 和 8%。在 ALT/AST 升高 ≥ 3 级的患者中，KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的中位发病时间为 92 天。KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的缓解至 ≤ 2 级的中位时间为 21 天。在 MONALEESA-2 和 MONALEESA-3 中，6 (1%) 名患者同时出现 ALT 或 AST 升高 >3 倍 ULN 且总胆红素 >2 倍 ULN，碱性磷酸酶正常，无胆汁淤积（海氏定律），所有患者在停用 KISQALI 后均康复。
使用生成反事实XAI框架揭示AI-ECG
图1。显着图和GCX解释结果的示例。图1.A显示了应用于AI-ECG的显着性图，在视觉上突出了T波，因为TAVE对AI-ECG的预测特别重要。在ECG痕迹下方的热图，范围从黑色到黄色，表明每个片段的重要性不同，T波标记为至关重要。图1.B引入了生成反事实XAI（GCX）方法，说明了反事实场景中每个主要的ECG特征如何影响AI的预测。与原始的ECG（黑线）相比，蓝线代表负反事实（CF）ECG，突出了T波幅度的增加和峰值T波幅度，QRS复合物的扩大和延长的PR间隔，并且P波平坦的影响AI-ECG的影响力预测结果。
印度环境和气候治理（CEE-ECG）的城市促成环境
低碳和弹性城市（Urban-Act）的综合城市气候行动是由2022年4月至2027年4月至2027年4月的德国联邦经济事务和气候行动部（BMWK）的国际气候倡议（IKI）资助的区域项目。这个地区项目旨在支持亚洲和太平洋低碳和韧性城市发展的转变，同时为国家确定的国家贡献（NDC）做出贡献，并促进可持续发展目标（SDGS）。Urban-Act在五个试点国家（中国，印度，印度尼西亚，菲律宾和泰国）实施。Regional partners of Urban-Act Project are the Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH, the United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP), the United Cities and Local Governments Asia-Pacific (UCLG ASPAC), the TU Dortmund and the University of Stuttgart, as well as national consortium partners in each of五（5）个伙伴国家。
ECG247智能心脏传感器用户指南
使用ECG247的指示智能心脏传感器用于心理持续心律记录（ECG）用于心律障碍（心律不齐）的诊断。ECG247智能心脏传感器可用于自我测试和/或与医疗保健人员合作。ECG247智能心脏传感器既可以用于筛查心律障碍和调查症状。ECG247智能心脏传感器是用于检测以下心律障碍的医学诊断工具：心房颤动/颤动，心室心动过速，上心动过速心动过速，心动过缓，胸肌和停顿。心律障碍是与正常心律（窦性节奏）的所有偏差的常见术语。心律障碍会引起快速，缓慢或不规则的心律，并会引起不规则心跳，心pit，头晕或晕厥等症状。心脏信号对每个人都有不同的字符。ecg247不能保证ECG247智能心脏传感器会在每个人中检测所有可能的心律障碍，并且不能保证即使测试显示正常的发现，也不会发生心律障碍。自动节奏分析可能会误解心律信号，并且系统可能会错误警告可能的心律障碍。在警告可能的心律障碍的情况下，必须始终由医生评估该检查。ECG247智能心脏传感器不能用于研究心肌梗塞/冠状动脉疾病。始终与医生联系以获取心脏症状。ECG247 Smart Heart Sensor should not be used for: • Real-time heart rhythm monitoring in hospitals • Children <10 kg ECG247 Smart Heart Sensor is not recommended for use in • Pregnant women • People with severe obesity (BMI>40) • People with a pacemaker or implanted defibrillator (ICD) ECG247 Smart Heart Sensor must be kept out of the reach of children.