清除页面 使用辅助技术的用户可能无法完全访问此文件中的信息。如需帮助,请发送电子邮件至 biolincc@imsweb.com。请在邮件中注明网站和文件名。
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
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”。
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。
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
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。
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。
我们致力于在所有服务中坚持高标准。我们提供结构良好、清晰且一致的数据来支持您临床研究报告中的声明,同时遵守具有竞争力的时间表。除非另有约定,否则整个研究执行过程中均遵循 CHDR 自己的 Holter 数据收集标准操作程序 (SOP)。由荷兰心脏功能分析师培训基金会 (Stichting Beroepsopleiding Hartfunctielaboranten, SBHFL) 认证的 Holter 专家对单个研究的所有测量均不知情,测量时间、治疗和受试者编号均不知情,以避免观察者之间的差异。我们与 Holter 分析领域的合作伙伴 Intermark Technology BV(荷兰 Someren)密切合作。
心血管疾病 (CVD) 是欧洲的死亡主要原因,主要针对 65 岁以上的人群 [1]。Holter 系统用于长期监测 CVD 患者。然而,当出现异常心脏活动时,Holter 系统无法自动传输信息。全世界许多人都从事体育锻炼或慢跑,并且可用于控制人类健康和体育锻炼的工具不断增加。通常,心率监测器用于此目的 [2]。然而,不仅要在体育锻炼期间控制心率频率,还要评估人的功能状态,特别是心血管系统的适应性,以及估计所进行的工作量,以便对训练强度和持续时间进行最佳规划,这一点很重要。这项工作的主要任务是开发无线生命信号监测系统和评估 CVD 患者和运动员的人际和参数间关联的新方法。
•5月14日,GA举行了年度股东大会,杰特罗·霍尔特(Jethro Holter)博士当选为GA的新主席。杰特罗(Jethro)在生活科学和诊断行业的经验二十年中,为GA团队带来了丰富的知识和战略领导力。具有摘要决策的决议可在公司的网站上找到。•5月29日至31日,遗传分析主席Jethro Holter,总计30.898 Gean股票以平均每股0,67 Nok的价格购买。股票是在聚光灯股市上获得的。交易后,Jethro Holter拥有该公司30.898股。•6月6日,GA宣布该公司的首席财务官Eilert Aamodt已决定辞去CFO辞职,并在另一家公司和行业中担任新职位。他将一直担任目前的角色,直到2024年8月底,以确保GA的平稳而有效的过渡。自2021年2月以来,Aamodt一直在GA。•6月13日,GA宣布授予欧洲专利局(EPO)的重要专利(EP3526340)。所涵盖的发明提供了一种诊断方法,用于确定IBS患者(肠易激综合症)将对低点摄影或FMT(粪便微生物群移植)对治疗做出反应的可能性。在2021年,该公司在美国获得了相同的专利,因此现在在两个重要市场中拥有专利保护。亮点