XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHolter
Holter监视：了解其指示，禁忌症和临床相关性
心形心电图监测设备在评估24小时心率和节奏方面起着至关重要的作用，这是帮助评估包括心律不齐在内的潜在疾病的临床医生。自成立以来，这些设备在心脏和非心脏的各种事件中都表现出显着的临床重要性。他们彻底改变了医疗机构如何监控心律和相关的异常，从而提供了许多应用和临床利益。证据强调了其在诊断和监测心律不齐和其他心血管疾病方面的效率，从而改善了患者的预后和管理。值得注意的是，原发性医疗保健医师应保持警惕，因为许多患者可能具有无症状的心律不齐。然而，在非心脏人群中，有很多研究很少，可以充分评估这些心律不齐，强调需要进一步研究。通过这篇文献综述，我们旨在探讨利用Holter监视设备的适应症，禁忌症和临床意义，从而从该领域的相关研究中获取见解。
与云连接的无线Holter Monitor具有基于神经网络的ECG分析，用于远程健康监控
摘要 - 这项研究描述了创建无线可运输的Holter监测器，以提高心脏病诊断的准确性。这项研究的主要目标是开发一种适合贫困地区的低成本心脏筛查系统，以解决心血管死亡的上升速度。建议的系统包括使用连接的电极进行实时心脏信号收集的无线心电图（ECG）模块，WiFi使数据传输成为可能，以进行云服务器进行档案和分析。系统使用神经网络模型来自动ECG分类，重点关注心脏异常的识别。我们升级的深层神经网络体系结构超越了心脏病专家级ECG分析的诊断表现，该结构进行了彻底的评估，并显示出惊人的准确率超过88％。这项开创性的技术提供了一种快速，准确且价格合理的心脏筛查选项，该技术将无线数据传输与AI辅助诊断合并。除了提供开发过程的详细概述外，本文还突出了用于提高模型准确性的方法，例如数据制备，使用过度采样和模型进行细调。工作显示了由AI提供动力并最大化可穿戴和云计算资源的全面远程心脏筛查系统的生存能力。这种尖端的远程健康监测技术对改善健康成果和早期识别有很大的希望，尤其是在资源受限的国家中。
1 期临床试验中超重或肥胖患者基线心律失常的患病率：24 小时动态心电图记录分析
尽管已有健康志愿者中心律失常患病率的估计值，但缺乏其他特定人群的基线数据，例如越来越多地参与临床试验的超重和肥胖人群。本研究调查了两项体重管理药物 1 期试验（NCT03661879、NCT03308721）中超重或肥胖参与者的心律失常基线患病率。参与者年龄为 18– 55 岁，无心血管疾病史，体重指数 (BMI) 为 25.0–39.9 千克/米 2，接受生命体征、心电图 (ECG) 记录和电解质异常筛查。心脏病专家收集并手动审查基线 24 小时心电图 (Holter) 数据。主要终点是发生预定义心律失常≥ 1 次的参与者比例。从 207 名参与者那里获得了连续 12 导联心电图数据。大多数心律失常发生在 < 3% 的参与者中。房室传导阻滞和其他潜在恶性心律失常并不常见。与年龄、性别或 BMI 无关。房室传导阻滞、非持续性室性心动过速和其他潜在恶性心律失常的患病率与体重正常的健康参与者报告的患病率相似。在体重管理药物的临床试验中，了解超重和肥胖人群心律失常的基线患病率可能会为试验资格标准提供信息，改善试验决策，并有助于与卫生当局的讨论。如果心律失常风险是分子固有的，或者在临床前研究中已经观察到信号，则应在这些试验中考虑基线 Holter 读数和实时心电图遥测监测。
使用动态心电图波形诊断心房颤动的可解释人工智能模型
摘要 心房颤动是一种临床上重要的心律失常。有一些关于使用心电图数据进行 AF 诊断的机器学习模型的报道。然而，很少有报道提出一种可解释的人工智能 (XAI) 模型，使医生能够轻松理解机器学习模型的诊断结果。我们开发并验证了一种基于卷积神经网络 (CNN) 算法的支持 XAI 的心房颤动诊断模型。我们使用了 Holter 心电图监测数据和梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 方法。我们使用了 2016 年 1 月 4 日至 2019 年 10 月 31 日期间记录的患者心电图数据，共计 57,273 个 30 秒的心电图波形槽，每个波形槽都有心脏病专家注释的诊断信息，用于训练我们提出的模型。我们的人工智能模型用于房颤诊断的性能指标如下：敏感性 97.1%（95% CI：0.969-0.972）；特异性 94.5%（95% CI：0.943-0.946）；准确率 95.3%（95% CI：0.952-0.955）；阳性预测值 89.3%（95% CI：0.892-0.897）；F 值 93.1%（95% CI：0.929-0.933）。使用我们的模型进行房颤检测的受试者工作特征曲线下面积为 0.988（95% CI：0.987-0.988）。此外，使用 XAI 方法，我们的机器学习模型确定的感兴趣区域中的 94.5 ± 3.5% 被心脏病专家确定为 AF 诊断的特征部位。使用我们提出的基于 CNN 的 XAI 模型，AF 被准确诊断并用 Holter ECG 波形得到良好解释。我们的研究朝着实现可行的基于 XAI 的 AF 诊断检测模型又迈出了一步，供医生使用。（Int Heart J 2021；62：534-539）关键词：卷积神经网络、机器学习、Holter 监测、梯度加权类激活映射
Holter 软件系统，用户手册
预期用途.................... ... ................. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 3 注意事项 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 3 符号 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 7 系统要求....................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................................................ 7 可选要求....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................ 7 8 操作员要求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 特点. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Holter 系统应用使用说明. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 激活 Welch Allyn Holter 软件 . . . . . . . . . . . . 10 记录器图示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 启动 Welch Allyn Holter 系统应用程序. . . . . . . . 19 开始测试. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 测试报告审查、编辑和打印. . . . . . . . . . . . . . . . 26 设置. . . . . . . ... ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。47 维护. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 清洁记录器和患者电缆. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 检查记录器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 技术规格. ... . . . . . . . . . 53 FCC 信息. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 故障排除. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 软件许可证. . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60
数字动态心电图记录的发展 - Infiniti Medical
患者返回后，evo 记录的 ECG 数据将通过 evo 扩展坞下载。同时，内置电源将补充数据收集过程中消耗的能量。evo 现已准备好用于新患者，并且永远不会“失效”。