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ECG信号通过单节点，表面声感应
摘要 - 有效的手段，可以实现单铅，非侵入性和干性心电图（ECG）测量值，为在非临床环境中对移动用户进行长时间心律监测提供了潜力。但是，现有的ECG调查方法需要精确的电极放置，暨塞接线，并要求用户保持固定。另外，当前基于心脏的基于心脏的方法（例如Phonocartiogrons）缺乏检测至关重要的心律特征的灵敏度和精度，并且容易受到环境噪声的影响。这项工作利用脖子上的宽带宽表面声波麦克风通过颈动脉捕获心脏声音。提议将心形信号转换为相应的ECG波形的跨模式自动编码器，一种用于信号模态转换的最新算法。由9个参与者研究结果证明了通过声音声音构建PQRST波形的有效性，并准确地确定了关键的PQRST指标。最后，展示了用户步行的移动声学ECG波构建，为不引人注目的，长期的低成本每日心律监测奠定了基础。临床相关性 - 转换心脏声音信号，以实现突出的心电图指标，可以使用单节点干可穿戴设备进行低成本的每日心律监测。
一种可解释的 CNN-Transformer，用于使用 ECG 诊断儿童睡眠呼吸暂停
摘要 — 儿童阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种常见的呼吸系统疾病，与心血管风险增加有关。标准诊断是多导睡眠图，但其复杂性、成本和不便性导致诊断不足。为了解决这种情况，我们首次提出了一种简化的替代方法，使用夜间心电图 (ECG) 和基于卷积神经网络和变压器网络的混合模型来估计儿童 OSA 的严重程度。此外，提出了梯度加权类激活映射 (GradCAM) 方法来解释模型结果。为了开展这项研究，使用了来自儿童腺样体扁桃体切除术试验 (CHAT) 和芝加哥大学 (UofC) 数据库的 2,591 条记录。该模型在 CHAT 中实现了 4 类 Cohen's Kappa 0.392，在 UofC 中实现了 0.346。 GradCAM 突出显示了心动过缓-心动过速模式、PQ 和 QT 段以及已识别的 U 波。因此，这种方法可以改善儿童 OSA 的诊断并提供新的相关心脏信息，从而鼓励在临床环境中采用自动化系统。
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
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
全面的心血管安全和ECG核心实验室服务
对QT间隔的准确评估对于评估化合物的心律失常潜力至关重要。但是，化合物的靶向效应多种，可能需要对心血管安全进行更全面的评估。我们的ECG核心实验室团队可以提供一套全套的心血管服务，以介绍化合物的关闭目标心脏和血管效应。其中包括应力测试，抛光和卧床血压监测，血小板聚集，心脏生物标志物评估和非侵入性心脏成像。
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。
仅通过ECG解释的深度学习算法预测了磷团心肌病中恶性心律失常的风险
来自荷兰乌得勒支大学医学中心1个心脏病学系，荷兰乌特雷希特，2个心脏病学系，格罗宁根大学医学中心，格罗宁根大学医学中心，荷兰3号，阿姆斯特丹UMC UMC位置的心脏病学系3，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰，4欧洲，低 - 稀有的居民，或复杂的居民Guard-Heart），第5届临床流行病学系，生物统计学和生物信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰，第6次心脏病学系，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，荷兰，荷兰7号，荷兰，荷兰7号，荷兰，荷兰，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市。 Leeuwarden，荷兰，荷兰9号，NOordWest医院组9，荷兰烷烃，荷兰10号，人类遗传学10，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰11号，遗传学系11荷兰心脏研究所，荷兰，荷兰，中央军事医院，乌得勒支14号，荷兰，荷兰伊斯兰穆斯医学中心15个心脏病学系。*这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
改进了ECG数据中的HRV分析：使用
抽象心率变异性（HRV）分析是评估自主神经系统调节和心血管健康的重要工具。本研究通过使用MATLAB代码并将其性能与广泛使用的软件工具（Kubios和GHRV）进行比较，探讨了改进的HRV分析技术。在四个不同条件下的十个受试者（基线，休息，Stroop颜色任务和冥想）中的十个受试者的心电图（ECG）数据收集和分析。该研究重点是开发和实施MATLAB中的新算法进行HRV估计，从而对现有方法进行了全面的比较。该研究研究了通过MATLAB实施获得的HRV分析结果的准确性和可靠性，与Kubios和GHRV相比。MATLAB代码被优化，以增强计算速度和准确性，从而实时处理ECG数据。结果表明，使用拟议的MATLAB实现，HRV分析的显着改善。提出的MATLAB代码和Kubios对于高频功能具有相似的精度，精度为85％。GHRV的PNN50精度为100％，表明其在匹配参考数据方面的准确性很高。比较分析证明了在不同实验条件下的不同HRV指标。此外，结果突出了Kubios和GHRV之间研究方法的差异，展示了其在临床和研究环境中广泛采用的潜力。本研究不仅提出了先进的HRV分析方法，而且还提供了有关现有软件工具可靠性的宝贵见解。这些发现为研究人员和临床医生为其特定应用选择HRV分析工具时提供了明智的选择，以确保对心血管健康和自主神经系统功能的准确有效评估。有必要进行进一步的研究和验证，以建立跨不同人群和实验范式的拟议方法的鲁棒性和概括性。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
使用ECG
使用ECG的基于IOT的心脏缺陷监测系统是一种尖端的医疗保健解决方案，它利用连接的设备和实时数据分析的功能来连续监控和评估个人的心脏健康。该系统集成了心电图传感器，无线通信和云计算，以提供一种全面而主动的心脏护理方法。嵌入式技术几乎已经进入了日常生活的各个方面，医疗保健领域也不例外，因为人们对设备齐全的医院和诊断中心的要求每天都在增长，因为人们变得越来越不知道自己的健康问题。ECG信号可以追踪心脏的各种生理和异常条件。在这个项目中，提出了一个改进的老年人监测的秋季检测系统，该系统基于身穿体内的智能传感器并通过消费者家庭网络运行。智能传感器包括温度传感器，一个心电图传感器和心跳传感器。传感器值通过MCU测量并通过Wi-Fi传输到PC。它将接收传感器数据并将其存储在数据库中。超过限制的任何传感器值都会提醒相应的人