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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个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，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。
ISECG 2023 年度报告.pdf
ISECG 的成立是为了响应 2007 年 5 月发布的“全球探索战略：协调框架”（GES）。这份 GES 框架文件阐明了人类和机器人协调太空探索的共同愿景，重点关注人类未来可能生活和工作的太阳系目的地。ISECG 的目的是提供一个论坛来讨论太空探索的兴趣、目标和计划，并支持促进全社会对太空探索活动的兴趣和参与。ISECG 的工作成果是文件、论文、调查结果和建议，这些对于为各个机构的决策提供信息至关重要。自成立以来，ISECG 的成员已从最初的 14 个国际空间组织发展到现在的 27 个，表明太空探索在全球的重要性日益增加。
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
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要
使用高级深度学习技术在数字化ECG数据集上使用高级深度学习技术
摘要：心电图分类或心跳分类是心脏病学中极为有价值的工具。基于学习的深度技术，用于分析ECG信号的技术有助于人类专家及时诊断心脏疾病，并有助于挽救宝贵的生命。本研究旨在将ECG记录图像的数据集数字化到时间序列信号，然后在数字化数据集上应用深度学习（DL）技术。提出了将ECG信号分类为不同心脏类别的最新DL技术。多个DL模型，包括卷积神经网络（CNN），长期的短期记忆（LSTM）网络以及使用自动编码器的基于自律的学习（SSL）模型，并在本研究中进行了比较。这些模型是由来自巴基斯坦各种医疗机构的患者的ECG图产生的数据集培训。首先，将ECG图像数字化，将Lead II心跳分段，然后将数字化信号传递给了提出的分类深度学习模型。在本研究中使用的不同DL模型中，提出的CNN模型达到了约92％的最高精度。所提出的模型非常准确，并为实时和直接监视ECG信号提供了快速推断，这些ECG信号是从放置在身体不同部位上的电极（传感器）中捕获的。使用ECG信号的数字化形式而不是图像进行心律失常分类，可以使心脏病学家直接从ECG机器上直接在ECG信号上使用DL模型，以实时和准确地监视ECGS。
使用机器学习的ECG分类
当代医疗保健，心电图（ECG）中的摘要在诊断和监测心脏病中起着至关重要的作用。本文引入了一个自动化的系统，该系统精心处理的ECG记录，重点是提取基本参数。数据来自多个数据库，包括著名的MIT-BIH心律失常数据库和更多数据库。评估阶段涉及对机器学习模型的细致评估，特别是逻辑回归，随机森林，支持向量机（SVM）和K-Nearest Neighbors（KNN），目的是为了对ECG记录进行分类。这项研究的一个值得注意的方面在于其创新的方法来对数据集进行分类，从而可以发现广泛的心脏疾病，例如正常窦，心动过速，心动过缓，一级心脏块，一级心脏块，长QT综合征，ST升高和ST抑郁症。本文提出的自动化系统为有效的心脏健康评估提供了重大支持，这反过来又有助于及时干预措施和明智的决策，有可能减轻心脏病负担。这项研究为ECG记录的处理提供了一个全面而有价值的系统，该系统承诺
高保真ppg-to-ecg翻译的区域限制扩散模型
心血管疾病（CVD）的高流行率要求可访问且具有成本效益的连续心脏监测工具。尽管心电图（ECG）是黄金标准，但连续监测仍然是一个挑战，导致探索光摄影学（PPG），这是一种有希望的但更基本的替代方案，可在消费者可穿戴设备中获得。这个概念最近引发了将PPG转化为ECG信号的兴趣。在这项工作中，我们介绍了区域限制扩散模型（RDDM），这是一种新型扩散模型，旨在捕获ECG的复杂时间动力学。传统的扩散模型，例如deno deno扩散概率模型（DDPM）在捕获整个信号中不可分犯的噪声过程中捕获这种细微差别时面临挑战。我们提出的RDDM通过企业进行了一个新颖的远期过程来克服这种限制，该过程有选择地将噪声添加到ECG信号中的QRS复合物等特定区域（ROI），以及一个反向过程，该过程散布了ROI和非ROI区域的差异。定量实验表明，RDDM可以在少于10个扩散步骤中从PPG产生高保真性ECG，从而使其非常有效且在计算上有效。此外，为了严格验证所产生的ECG信号的有用性，我们引入了心脏桥，这是针对各种心脏相关任务的全面评估基准，包括心率和血压估计，压力分类以及对心房颤动和糖尿病的检测。我们的详尽实验表明，RDDM在心脏座位上实现了最先进的表现。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。
解码230万个心电图：可解释的深度学习，用于推进心血管诊断和死亡率风险分层
1英国牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，英国OX3 7DQ，英国； 2伦敦国王学院的生命课程和人口科学学院，英国SE1 1ul； 3瑞典乌普萨拉乌普萨拉大学信息技术系； 4纳菲尔德人口卫生系，牛津大学大数据研究所，牛津，OX3 7LF，英国； 5中国哈尔滨医科大学的心理科学与健康管理中心，中国。 6英国牛津大学牛津大学精神病学系； 7中国香港大学香港大学的李卡·夏德医学院家庭医学和初级保健系； 8沃里克大学沃里克医学院健康科学系，COVENTRY，CV4 7AL，英国； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10个电子工程系，中国香港中国大学，中国香港；和11苏州牛津高级研究中心，苏州，215123，中国
基于儿科心电图的深度学习预测左心室功能障碍和重塑
结果：训练队列包括 92 377 个心电图-超声心动图对（46 261 名患者；中位年龄 8.2 岁）。测试组包括内部测试（12 631 名患者；中位年龄 8.8 岁；4.6% 综合结果）、急诊科（2 830 名患者；中位年龄 7.7 岁；10.0% 综合结果）和外部验证（5 088 名患者；中位年龄 4.3 岁；6.1% 综合结果）队列。内部测试和急诊科队列的模型性能相似，模型对左心室肥大的预测优于儿科心脏病专家基准。在模型中添加年龄和性别不会给模型性能带来任何好处。使用定量结果截止值时，内部测试（综合结果：AUROC，0.88，AUPRC，0.43；左心室功能障碍：AUROC，0.92，AUPRC，0.23；左心室肥大：AUROC，0.88，AUPRC，0.28；左心室扩张：AUROC，0.91，AUPRC，0.47）和外部验证（综合结果：AUROC，0.86，AUPRC，0.39；左心室功能障碍：AUROC，0.94，AUPRC，0.32；左心室肥大：AUROC，0.84，AUPRC，0.25；左心室扩张：AUROC，0.87，AUPRC，0.33）之间的模型性能相似，综合结果阴性预测值分别为 99.0% 和 99.2%。显着性映射突出显示了影响模型预测的 ECG 成分（所有结果的心前区 QRS 波群；LV 功能障碍的 T 波）。高风险 ECG 特征包括横向 T 波倒置（LV 功能障碍）、V1 和 V2 中的深 S 波和 V6 中的高 R 波（LV 肥大）以及 V4 至 V6 中的高 R 波（LV 扩张）。