XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemECG
基于干细胞的早期哺乳动物发育模型
14天，可能会引起不适。11此外，患有糖尿病前期和2型糖尿病的个体通常不会得到处方的CGM，但仍可能会受益于获得详细的血糖模式。因此，估计血糖偏移的非侵入性方法可能对不可选择的CGM的广泛患者有益。许多研究已经分析了葡萄糖液体是否诱导生理特征的变化。11,12最常见的方法包括电气和光学测量，例如心电图（ECG），PhotoplethySmog-raphy（PPG），近红外（NIR）光谱，电动生物防护性和皮肤温度。12中，ECG是检测葡萄糖水平的有前途的解决方案。13-16先前的研究表明，葡萄糖水平会诱导ECG QRS复合物的形态变化，例如校正的QT间隔，QT间隔和RT振幅比率的变化，17-21，心率和心率变异性的变化（HRRV）。22,23
基于电动心动过那方法的充血性心力衰竭检测和ECG信号
充血性心力衰竭（CHF）是一种普遍，昂贵的治疗和危险疾病，其中心肌的抽水能力因受伤或压力而降低。它在人类中引起主要医学问题，并导致许多疾病，从而提高了死亡率。在一个人口增长的世界中，需要采用更精确，更简单的方法来检测这种疾病，这可以防止许多疾病并导致较低的死亡率。这里的主要目标是使用静电剂（ECM）方法来执行检测CHF的任务。通过这种方法快速准确地检测到，ECM将2D心电图（ECG）数据转换为3D色矩阵。该方法是使用Internet上贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）CHF数据库的ECG读数（physionet.org）测试的。然后将ECM结果与ECG数据的手动读数进行比较。ECM结果的准确性为96.89％，敏感性为97.53％，精度为99.1％，F1分数为97.76％，CHF的f1得分为97.76％和96.02％的特异性。这项研究表明，ECM方法是机器和从业者在保持准确性同时解释长期ECG读数的好方法。
STAFF III 心电图数据库及其对方法学发展和评估的意义
STAFF III 数据库是从接受选择性长时间经皮腔内冠状动脉造影 (PTCA) 的患者中获得的一组独特数据，PTCA 是支架时代之前的一项手术。该数据库记录了冠状动脉完全闭塞的最初几分钟。该数据库的最初目标是更好地了解心电图中心肌缺血的表现（与高频成分有关，特别是在心室去极化期间）。与许多其他心电图数据库一样，从 1980 年的 MIT - BIH 心律失常数据库 [1] 开始，STAFF III 数据库的用途多年来已大大扩展，并且对其他几个研究问题具有重要意义。虽然该数据库的原始研究方案旨在解决一系列临床问题，但事实证明，该数据库对于开发、改进和评估各种信号处理技术也非常有价值。STAFF III 数据库不向公众开放，因此可以免费下载和使用。然而，只要用户提供的简短研究计划得到 STAFF 研究指导委员会的批准，学术界和工业界的任何人都可以低价购买该数据库
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。
VDA 和 ECG 建议汽车供应链排放计算和报告指南
关于 VDA 德国汽车工业协会 (VDA) 汇聚了约 650 家制造商和供应商。其成员开发和生产轿车和卡车、软件、拖车、上部结构、公共汽车、零部件和配件以及新型移动出行产品。我们代表汽车行业的利益，支持面向未来的现代多式联运移动出行，以实现气候中和。VDA 在政治、媒体和社会团体中代表其成员的利益。我们致力于电动汽车、气候中性驱动、实现气候目标、确保原材料、数字化和网络化以及德国工程。我们致力于打造具有竞争力的商业和创新基地。我们的行业确保了德国的繁荣：德国汽车行业直接就业人数超过 780,000 人。VDA 是最大的国际移动出行平台 IAA MOBILITY 和 IAA TRANSPORTATION 的组织者，后者是商用车行业未来的全球最重要平台。
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。
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
深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。