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心率变异性和一般人群中的2型糖尿病
事件T2D（8）。总的来说，自主功能的改变可能有助于T2D的发病机理。但是，HRV与心率有着牢固且反比的关系，因此在分析过程中应校正HRV参数的心率。因此，可能会混淆使用未校正的HRV的先前研究结果。此外，鉴于年龄对高血糖和自主性功能障碍之间的HRV（9）和POS Sible双向关联的相当大影响（3，4），仅使用单个HRV测量，横截面设计和短期随访期的研究都是令人困惑的和反向的可导致。联合建模是一种新的方法，可以对重复暴露测量和Sur Vival数据进行同时分析，其主要优势是对嘈杂且未完全观察到的时变暴露信息的适当处理。因此，这种方法适合
瞳孔：通过移动设备上的瞳孔波动进行心率变异性监测
摘要 - 心脏病现在已成为一种非常普遍且有影响力的疾病，如果早期介入治疗，实际上很容易避免这种疾病。因此，每天对心脏健康的监测变得越来越重要。现有的移动心脏监测系统主要基于地震核心（SCG）或光摄影学（PPG）。但是，这些方法遭受了不便和其他设备要求的损失，从而阻止人们随时监视自己的心脏。受到我们观察到学生大小和心率变异性（HRV）之间的关系的启发，我们考虑使用瞳孔响应，当用户使用面部识别来解锁手机，以在此期间推断用户的HRV，从而实现心脏监测。为此，我们提出了一个基于计算机视觉的移动HRV监视框架 - 瞳孔，该框架采用移动终端和服务器端设计。在移动终端上，学生在通过前置摄像头解锁手机时从用户那里收集学生大小的信息。然后，在服务器端预处理原始的学生大小数据。特别是，学生使用1-D综合神经网络（1-D CNN）来识别与HRV相关的时间序列特征。此外，学生心脏训练具有三个隐藏层的复发性神经网络（RNN），以建模学生和HRV。采用这种模型，学生每次解锁手机时都会侵入用户的HRV。我们原型学生并进行了实验和领域的研究，以通过招募60名志愿者来充分评估学生的有效性。总体结果表明，学生可以准确预测用户的HRV。
面部视频的强大心率可变性测量
摘要：远程光绘画学（RPPG）是一种非接触式方法，可以从面部视频中检测各种生理信号。RPPG利用数码相机来检测肤色的细微变化，以测量与自主神经系统相关的重要生物标志物等生命体征，例如心率变异性（HRV）。本文基于小波散射变换技术，提出了一种新型的非接触式HRV提取算法WaveRV，然后进行自适应带通滤波和伴侣间间隔（IBI）分析。此外，引入了一种新颖的方法，用于基于接触的PPG信号。waveHRV是针对现有算法和公共数据集的。我们的结果表明，WaveHRV是有希望的，并且在UBFCRPPG数据集上，RMSSD和SDNN的最低平均绝对误差（MAE）为10.5 ms和6.15 ms。
分子对接，ADMET，DFT研究和新苯甲酰唑酮衍生物作为HIV-1逆转录酶（RT）抑制剂的曲折策略
背景：血友病-A是一种与性别有关的遗传性出血疾病，例如普通人群，心血管疾病的死亡率目前是血友病患者死亡的三分之一。方法：对五十名儿童进行了一项案例对照研究；与二十五名健康男性儿童相比，有25名男性血友病-A。12铅表面ECG，24小时的Holleter监测和基本的超声心动图评估均已为所有参与的儿童进行。结果：ECG记录表明，血友病儿童与对照组中的心率（B/分钟），QTC/MSEC，最大和QT分散体在血友病儿童中增加了24小时holter。将血友病儿童中HRV（MS）的时间域参数降低与健康对照组进行了比较。在受试者的数量和频率中，患病组和健康组之间观察到显着差异，而QTC分散剂的增加超过了ECG检测到的70 ms，但没有被Holter检测到。结论：血友病儿童的QT分散量增加，这使他们有患心律失常，通过抑郁率HRV检测到的同情迷神经失衡，并使他们暴露于心脏病发病和心脏突然死亡。
结构连通性的个人变异性...
此预印本的版权持有人（此版本发布于2023年7月6日。; https：//doi.org/10.1101/2023.01.11.11.523683 doi：biorxiv Preprint
在心率变异性信号上使用经验模式分解来评估2型糖尿病中的自主神经病进展
摘要：在这项研究中，我们研究了从心电图（ECG）RR间隔提取的基于经验模式分解（EMD）的特征，以区分2型2型糖尿病的患者（T2DM）患者的心血管自主神经病（CAN）不同水平。这项研究涉及60名参与者分为三组：没有罐头，亚临床罐和建立的罐头。Six EMD features (area of analytic signal representation— ASR area ; area of the ellipse evaluated from the second-order difference plot— SODP area ; central tendency measure of SODP— SODP CTM ; power spectral density (PSD) peak amplitude— PSD pkamp ; PSD band power— PSD bpow ; and PSD mean frequency— PSD m f req ) were extracted from the RR interval signals and compared between groups.结果表明，除了PSD M F REQ外，Nocan和Estcan个体之间的所有EMD特征及其组件之间的显着差异。但是，每个特征的某些EMD组成部分显示Nocan或Estcan的个体与subcan的人之间存在显着差异。这项研究发现了降低ASR面积和SODP面积值的模式，SODP CTM值的增加以及PSD BPOW和PSD PKAMP值的降低。这些发现表明，EMD结果度量可能有助于表征与T2DM个体相关的CAN表现的变化。
修订后的加州公共事业委员会表格编号 55752-E 电气样本表格编号 79-1219 表格 1 低波动性微电网备用客户申请
07-011。此外，PG&E 将接受实际实时运行性能数据，证明低变化性微电网备用客户的微电网运行继续符合微电网性能标准，此后每半年一次。被指定为低变化性微电网备用客户的客户需要分别在每年 1 月 31 日和 7 月 31 日之前提交 7 月至 12 月和 1 月至 6 月期间的半年一次第三方认证。PG&E 将通过合规备案（即能源部门电子邮箱）每半年一次在 2 月 28 日和 8 月 31 日之前向 CPUC 能源部门提交从低变化性微电网备用客户收到的性能标准认证或报告。未能维持微电网性能标准的半年一次认证将导致容量预留费用 (CRC) 暂停立即终止。由于未能及时提交适当的重新认证文件而被终止为低变异性微电网备用客户的客户将有资格在 PG&E 终止之日起一年内重新申请暂停 CRC。
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
应对气候变化的电力公用事业规划的新兴最佳实践
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
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