计划批准和计划计划审查和心律协会(HRS)心律节奏计划委员会的批准包括特别强调计划内容,演示者以及所请求的日期,时间和/或活动的位置。演示文稿可能会参考官方人力资源教育节目,口头或海报演示内容的内容,但不得与官方的HRS官方相同。参考官方心律2024教育节目的演讲只有在官方心律教育演示文稿进行后才进行。hrs保留要求搬迁或修改事件以批准和遵守这些条款的权利。HRS将尽一切努力避免或建议参与的公司。HR可能对在相反的会话时间段期间提供的行业设计的内容之间的任何意外或未知的相似性负责。HRS不承担确定计划主题还是公司是否具有竞争力的责任。在2024年注册为教师的主持人可能会参考但不得将相同的信息提供给官方的HRS教育节目,口头或海报演示内容,直到预定的心律教育计划之后。主持人将进行进度冲突。如果发生时间表冲突,演示者将需要纠正冲突。强烈建议,官方心律演示取代了冲突的行业活动,并获得了赞助商获得替代演示者。主持人可以是注册的与会者,受邀演讲者(教职员工),也可以是心律的抽象演示者。主持人未收到免费注册。HRS任命的教师可从其标准注册率下获得75%的折扣。请与您的演示者有关其心律的注册需求2024。您计划期间提出的内容,建议和意见仅仅是主持人和/或参与公司的内容。它们不代表人力资源的立场或认可。hrs不会审查完整的演示文稿或评估这些事件中的讨论。因此,它不对此类安全性,有效性,质量或成本提出保修,认可或建议。
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5美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学神经生物学系6位精神病学和行为科学系,杜克大学,杜克大学,美国北卡罗来纳州达勒姆市7 7,美国北卡罗来纳州杜克大学,北卡罗来纳州杜克大学,美国8号,美国北卡罗来纳州达勒姆大学8 NEUROSURGUER,NEUROSURGE美国加利福尼亚州圣地亚哥的Pharmaceuticals,美国11号病理学系,美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学。
描述基于感觉运动节律的脑机接口 (SMR-BCI) 用于获取与运动意象相关的脑信号并将其转换为机器控制命令,从而绕过通常的中枢神经系统输出。选择最佳的外部变量配置可以最大限度地提高 SMR-BCI 在健康和残疾人士中的表现。当 BCI 的目标是在严格监管的实验室环境之外的日常环境中使用时,这种性能现在尤为重要。在这篇评论文章中,我们总结并批判性地评估了当前有关外部变量对 SMR-BCI 性能的影响的知识体系。在评估 SMR-BCI 性能与外部变量之间的关系时,我们将其广泛地描述为不太依赖于 BCI 用户并且源自用户之外的元素。这些因素包括 BCI 类型、干扰因素、训练、视觉和听觉反馈、虚拟现实和磁电反馈、本体感受和触觉反馈、脑电图 (EEG) 系统组装的细致程度和 EEG 电极的定位以及记录相关伪影等因素。在这篇评论文章的最后,提出了关于外部变量对 SMR-BCI 性能影响的研究未来发展方向。我们相信,我们的评论对学术 BCI 科学家和开发人员以及在 BCI 领域工作的临床专业人员以及 SMR-BCI 用户都具有价值。
神经反馈 (NFB) 的治疗效果仍然存在争议。本文我们表明,顶叶 2 脑电图 (EEG) α 活动的视觉 NFB 仅在以短延迟 3 传递给人类受试者时才有效,这保证了 NFB 在 α 主轴仍在进行时到达。NFB 要么在处理 EEG 4 包络时立即显示,要么额外延迟 250 或 500 毫秒显示。如自适应 Neyman 测试所示,NFB 引起的 α 5 节律变化的时间过程显然取决于 NFB 延迟。NFB 对 6 α 主轴发生率有很大影响,但对其持续时间或幅度没有影响。完成 NFB 训练后测量的 α 活动持续变化与延迟呈负相关,最短测试延迟的最大变化为 8 ,最长测试延迟为无变化。 NFB 延迟对 alpha 活动时间结构有如此显著的影响,这可以解释之前的一些不一致的结果,其中延迟既不受控制也未记录。临床医生和 NFB 设备制造商应将延迟添加到其规格中,同时启用 11 延迟监控并支持短延迟操作。
摘要 — 机器学习在心电图 (ECG) 信号分析的各种问题中表现出色。然而,收集生物医学工程的数据集是一项非常困难的任务。任何用于 ECG 处理的数据集所包含的案例都比用于图像或文本分析的数据集少 100 到 10,000 倍。这个问题尤其重要,因为生理现象可以显著改变 ECG 信号中心跳的形态。在这项初步研究中,我们分析了标准 ECG 记录中的导联选择、24 小时内 ECG 的变化以及 QT 延长剂对机器学习方法在 ECG 处理中性能的影响。我们选择受试者识别问题进行分析,因为几乎任何可用的 ECG 数据集都可以解决这个问题。在讨论中,我们将我们的研究结果与其他使用机器学习进行 ECG 处理但问题陈述不同的研究的观察结果进行了比较。我们的结果表明,使用在特定生理条件下获取的 ECG 信号来丰富训练数据集对于在实际应用中获得良好的 ECG 处理性能非常重要。索引词 — 机器学习、心电图、受试者识别、形态分析、心律变异、QT 间期延长
结果我们使用了908,341个ECG的队列。ECG来自6个平均年龄62.4岁,女性6.4%,非白人37.6%的患者,非白人,平均CHA2DS2-VASC得分为1.9。在非VA学术医学中心,平均年龄为59.5岁,女性为52.5%,非白人25.2%,平均CHA2DS2-VASC得分为1.6。A deep learning model predicted the presence of atrial fibrillation within 31 days of a sinus ECG with AUCs of 0.86 (95% CI 0.85-0.86) and 0.93 (0.93-0.94), accuracies of 0.78 (0.77-0.78) and 0.87 (0.86-0.88), F1 scores of 0.30 (0.30-0.31) and 0.46 (0.44-0.48)分别在VA和非VA医院进行的淘汰测试ECG。该模型在所有地点的勃起得分为0.02。在个人深度学习中被认为是高风险的个人中,筛查检测AF阳性案例所需的数量为2.5个人,测试敏感性为25%和11.5,为75%。黑人,女性,年龄在65岁以下的患者中,模型性能相似,或者具有CHA2DS2-VASC评分≥2。
先前的研究表明,在钢琴教学后,学龄前儿童在空间测试中得分更高。进行了三项研究以回答有关这些影响的三个问题:(1)通过钢琴教学增强了哪些认知过程?(2)不同类型的指令是否具有不同的影响?(3)这些效果是否耐用且可推广?在研究1中,在危险的学龄前儿童提供了每周的钢琴教学,计算机教学或两年没有指导。儿童使用大量标准化认知测试进行了预测试。结果表明,接受钢琴教学的儿童在需要空间和/或时间能力的测试中得分明显高于对照儿童。在研究2中,儿童接受了钢琴,唱歌或节奏乐器的指导。对照组的儿童没有收到任何指导。我们进行了与研究1中相同的测试。所有音乐组的得分都高于空间和时间任务上的对照。节奏小组在时间任务上得分高于钢琴和唱歌小组。钢琴和歌唱团的分数没有差异。研究3将获得音乐课的儿童与未接受指导的孩子,未入学的高风险儿童和中等收入小学的孩子的孩子进行了比较。在教学结束两年后,音乐团体在空间和时间任务上的得分继续高于所有其他小组。节奏组在时间和数学测试上继续得分高于对照。没有发现言语,记忆或阅读测试的效果。
胃体中的 Cajal 肌间质细胞网络充当着胃的“起搏器”,持续产生约 0.05 Hz 的电慢波,主要通过迷走神经传入神经传递到大脑。最近的一项研究将静息态功能磁共振成像 (rsfMRI) 与同步表面胃电图 (EGG) 相结合,将皮肤电极放置在上腹部,发现 12 个大脑区域的活动与胃基础电节律明显相位锁定。因此,我们探究使用空间独立成分分析 (ICA) 方法估计的大脑静息态网络 (RSN) 的波动是否可能与胃同步。在本研究中,为了确定任何 RSN 是否与胃节律相位锁定,对一名参与者进行了 22 次扫描;在每个会话中,获取两次 15 分钟的 EGG 和 rsfMRI 数据。三个会话的 EGG 数据具有微弱的胃信号而被排除;其余 19 个会话总共产生了 9.5 小时的数据。使用组 ICA 分析 rsfMRI 数据;估计 RSN 时间进程;对于每次运行,计算每个 RSN 和胃信号之间的锁相值 (PLV)。为了评估统计意义,所有“不匹配”数据对(在不同日期获取的 EGG 和 rsfMRI 数据)的 PLV 被用作替代数据来生成每个 RSN 的零分布。在总共 18 个 RSN 中,发现三个与基础胃节律显著锁相,即小脑网络、背部体感运动网络和默认模式网络。肠脑轴负责维持中枢神经系统与内脏之间的内感受反馈,其紊乱被认为与多种疾病有关;脑部 rsfMRI 数据中胃部亚慢节律的表现可能对临床人群研究有用。
患者在出现症状时可以按下按钮。这将记录按下按钮前 45 秒到按下按钮后 45 秒的记录。鼓励患者保留一份纸质日志,记录他们的症状,包括他们当时正在做的事情,以便在最终技术报告中建立症状-节律相关性。7 在监测期结束时,患者取下贴片并通过皇家邮政免费邮寄将其寄回 iRhythm。Zio XT® 贴片上或内部没有可识别个人身份的数据,确保在物理拦截的情况下数据隐私和安全。记录的数据由 ZEUS 系统分析,并由 Zio 的认证心脏生理学家审查。数据分析后,技术报告将通过安全平台以电子方式发送给患者的临床医生。该报告提供有关任何心律失常发作、佩戴时间以及患者标记的任何事件的详细信息。如果需要,临床医生可以请求更多信息或修改报告。7