XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemECG
具有不同世代β-肾上腺素能阻滞剂对心脏电活动（ECG）和心律的自主性调节（ARHR）
材料和方法：通过14天给予15 mg/kg的阿霉素给予15 mg/kg的阿霉素诱导慢性心力衰竭，重量为190-220G（总计85）。The investigated drugs were administered after doxorubicin course for 30 days: Hypertril at an experimentally substantiated dose of 3.5 mg/kg, Metoprolol succinate 15 mg/kg, Nebivolol 10 mg/kg, Carvedilol 50 mg/kg, Bisoprolol 10 mg/kg.使用计算机分析仪CardioCOM-2000plus（Kai-Medica，Ukraine）分析药物管理下的药物治疗（40 mg/kg），电型 - 三局（ECG）和自主性调节（ARHR）。使用标准统计软件包“ Windows 6.0的Statistica”（Statsoftinc。，№AXXR712D833214FAN5），“ SPSS 16.0”和“ Microsoft Office Excell 2003”计算了研究结果。
使用智能手机心电图监测器识别雅各布羊尿路阻塞导致的高钾血症引起的心电图异常
基于智能手机的诊断技术正越来越多地被门诊兽医使用。1 这种强大便携技术的一个令人兴奋的新例子是 AliveCor ECG 设备 (AliveCor)。AliveCor 允许智能手机用户使用他们的智能手机以心电图 (ECG) 的形式收集心律和心率，可以即时评估并记录以备将来使用。除了确定平均心率外，这些设备还可用于由训练有素的兽医识别窦性心律、心房颤动和室性早搏、心室预激和异步心室去极化。2 在某些情况下，由于该设备便携性和易用性，它正在取代传统的 Holter 监测心电图。2 产品说明书描述了犬、猫和马患者的使用方法。然而，文献中也有报道称该装置可用于其他物种，包括牛 3 、山羊 4,5 、水牛 6,7 、猪 8 ，以及港海豹 9 和草原巨蜥等外来物种。10
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
书籍章节平均和时间分辨率的影响和影响对混合动力的充满活力，经济和技术问题的评估书籍章节基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与复杂性Huy Pham 1，Konstantin Egoro
书章基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与Complexity Huy Pham 1 , Konstantin Egorov 2 , Alexey Kazakov 3 and Semen Budennyy 3,4 * 1 Department of Computer Science, HSE University, Russia 2 AI for Medicine, Sber AI Lab, Russia 3 Applied Research Center, Sber AI Lab, Russia 4 New Materials Discovery Group, Artificial Intelligence Research Institute (AIRI), Russia *Corresponding Author: Semen Budennyy, Applied Research中心，俄罗斯莫斯科Sber AI实验室，于2023年10月26日出版，本书是Huy Pham等人发表的一篇文章的一章。在2023年7月在心血管医学的边境。（Pham H，Egorov K，Kazakov A和Budennyy S（2023）使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。正面。心脏。Med。10：1229743。 doi：10.3389/fcvm.2023.1229743）如何引用本书章节：Huy Pham，Konstantin Egorov，Alexey Kazakov，精液Budennyy。使用ECG信号基于机器学习对心血管疾病的检测：性能与复杂性。in：心脏病学的主要档案。印度海得拉巴：录像。2023。©作者2023。本文根据创意共享归因4.0国际许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是原始工作被正确引用。
RaspberryPi 使用 Shield PiEEG 测量 EEG、ECG、EMG 和 EOG 本文介绍了用于读取信号的 Shield PiEEG 的硬件和软件
RaspberryPi 使用 Shield PiEEG 测量 EEG、ECG、EMG 和 EOG 本文介绍了用于通过单板计算机系列（RaspberryPi、OrangePi、BananaPi 等）读取信号的屏蔽 PiEEG 的硬件和软件。本文主要提供了如何实现该设备的技术信息。该设备旨在熟悉神经科学，是开始进行 EEG 测量的最简单方法之一。 Ildar Rakhmatulin，博士，PiEEG，ildarr2016@gmail.com 来源 https://github.com/Ildaron/EEGwithRaspberryPI 演示 https://youtu.be/uK8QF2liO5U 关键词：RaspberryPi 和 EEG、ECG、EMG 和 EOG；脑机接口；RaspberryPi 屏蔽 1. 简介 脑机接口是一种读取脑信号的设备，以识别可用于实际目的的任何相关性。 2021 年，我们开发了脑机接口 - ironbci [1,2,3]，但芯片短缺大大增加了设备的成本，之后我们改用 PiEEG 屏蔽，这使得降低设备成本和简化安装过程成为可能。PiEEG 设备在会议 [4] 和出版物 [10] 中进行了一般性介绍。在本文中，我们将更多地关注该设备实现的技术细节。2. 安全建议开发的设备仅针对 Raspberry Pi 进行了测试。在测试期间，禁止将设备连接到电源，这是出于安全考虑并避免网络干扰。通过电网供电时不能使用此设备，并且只能在使用 5V 电池（容量不超过 2000 mAh）时使用它。图 1 是设备完整组装的概览。
通过动态心电图和极地心率监测仪对健康猫的心率变异性进行比较评估：一项初步研究
长期暴露在压力环境中会对猫的健康和福利产生负面影响，影响行为、自主神经、内分泌和免疫功能，就像收容所里的猫一样。低压力处理方法可能会改善收容所猫的福利，但支持改善结果的数据仍然有限。心脏活动，特别是心率变异性 (HRV)，是人类和非人类动物压力和情绪状态的指标，跟踪与压力反应、环境适应性、心理和身体健康相关的重要身体功能。猫的 HRV 研究有限，主要涉及麻醉或受约束的猫。这项初步研究测试了使用市售心脏监测系统（带胸带的 Polar H10）从未受约束的猫获取 HRV 数据的可行性，并与传统动态心电图的数据进行了比较。为五只成年猫同时获得了这两个系统的数据。总体而言，除 SDNN 外，Polar H10 监测器对 HRV 的评估低于动态心电图的真实 HRV 评估。两个系统之间的相关性较弱。讨论了两种方法之间缺乏一致性的可能原因。目前，我们的结果不支持使用 Polar H10 心率监测器来研究猫的 HRV。
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
ECG 信号 PQRS 检测和信号噪声的综合估计 Hemant Amhia 博士研究学者，电气工程 MITS Gwalior MP。
摘要 --- 自动化生物电信号分析在智慧医疗中有着重要的应用。在本文中，我们专注于心电信号，并提出一种心律失常疾病分类的新方法。我们设计了一种新颖的分析框架，从心电信号中提取不同的特征变换。并且我们训练了多特征的 ANN 模型以获得预测。最后，我们在 MIT-BIH 心律失常的公共数据库上测试了我们的方法。数据库上的实验结果表明我们的模型比其他方法具有更好的分类性能。关键词 --- 心电信号、心电去噪、希尔伯特变换、同步检测、固有模态函数、瞬时频率、本振。介绍心电图 (ECG) 作为心脏活动记录提供了有关心脏状态的重要信息 [1]。心电图心律失常检测对于心脏病患者的早期诊断是必要的。一方面，医生很难在有限的时间内分析记录时间较长的心电图 [1]。另一方面，如果没有工具的支持，人们也几乎无法识别心电信号的形态变化，因此需要一个有效的计算机辅助诊断系统来解决这一问题。大多数心电图分类方法主要基于一维心电图数据，这些方法通常需要提取波形特征、相邻波的间隔以及每个波的幅度和周期作为输入，它们之间的主要区别在于分类器的选择[2,3]。
引用：Cisuelo O, Stokes K, Oronti IB, et al. 开发一种人工智能系统，通过心电图识别患有 ty 的成年人的低血糖症
摘要 简介 低血糖是 1 型糖尿病 (T1DM) 患者的一种有害潜在并发症，接受胰岛素治疗等治疗的患者可能会因旨在达到最佳血糖水平的干预措施而加剧低血糖。症状可能有很大差异，包括但不限于颤抖、心悸、出汗、口干、意识模糊、癫痫发作、昏迷、脑损伤，如果不治疗甚至死亡。一项针对健康（血糖正常）参与者的初步研究表明，可以使用从可穿戴传感器获得的生理信号，通过人工智能 (AI) 非侵入性地检测低血糖。该方案提供了从 T1DM 患者获取生理数据的观察性研究的方法学描述。这项工作的目的是进一步改进之前开发的 AI 模型，并验证其在 T1DM 患者血糖事件检测中的性能。这种模型可能适合集成到连续、非侵入性的血糖监测系统中，有助于改善糖尿病患者的血糖监测和管理。方法与分析 这项观察性研究旨在从考文垂和沃里克郡大学医院的糖尿病门诊招募 30 名 1 型糖尿病患者进行两阶段研究。第一阶段包括在受控条件下在量热室中接受长达 36 小时的住院治疗，然后是长达 3 天的自由生活阶段，在此期间参与者将不受限制地进行正常的日常活动。在整个研究过程中，参与者将佩戴可穿戴传感器来测量和记录生理信号（例如心电图和连续血糖监测仪）。收集的数据将用于开发和验证使用最先进深度学习方法的 AI 模型。 伦理与传播 本研究已获得国家研究伦理服务处的伦理批准（编号：17/NW/0277）。研究结果将通过同行评审期刊传播并在科学会议上发表。试验注册号 NCT05461144。
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测
我们所生活的世界动态本质使人们和环境遇到了无与伦比的经济，社会和环境挑战。这些挑战促使人们尤其是学者开始寻找解决这些挑战的创新方法。根据联合国（2020年）的说法，贫困，不平等，气候变化和社会不公正是需要创新解决方案的复杂问题的例子。Austin等，（2004），社会企业家精神已成为应对这些挑战的重要方法。社会和技术创新已成为回答各种问题的机制，以应对日常存在的人们和组织所面临的挑战，这些创新可以得到足够的政府和行政支持。尽管如此，有必要扩大新的业务模型并重组企业，以更快，更轻松，更有效地实施创新。因此，社会企业家精神似乎是企业实现可持续发展目标的正确方向。社会创业可以通过应用商业知识来为复杂的社会和环境问题创建可持续的解决方案来解决混合业务模型和创新业务生态系统（Matej，2022）。