1瓦伦西亚大学生理学系,西班牙瓦伦西亚46010; jourguz @ alumni.es(J.E.O.-G.);转换。 ); 2西班牙瓦伦西亚大学UBIC研究小组;科学,CEU Cardinal Herrera,西班牙瓦伦西亚46115; (O.J.A.-M。); (A.B.) 瓦伦西亚大学医院卫生研究所(包括),瓦伦西亚大学医学系,西班牙瓦伦西亚46010; 5 Biom中心;电话。 : +34-9639838531瓦伦西亚大学生理学系,西班牙瓦伦西亚46010; jourguz @ alumni.es(J.E.O.-G.);转换。); 2西班牙瓦伦西亚大学UBIC研究小组;科学,CEU Cardinal Herrera,西班牙瓦伦西亚46115; (O.J.A.-M。); (A.B.)瓦伦西亚大学医院卫生研究所(包括),瓦伦西亚大学医学系,西班牙瓦伦西亚46010; 5 Biom中心;电话。: +34-963983853
本研究探讨了超过 70% 年发电份额的 VRE 整合情况,证实了使用全方位灵活性资源的重要性。该研究采用参数分析方法,使用一个模型优化风能、太阳能光伏和灵活性资源的投资,以在给定成本和性能假设下最大限度地降低总体系统成本,同时考虑到传统基础设施。在四个不同的气候区进行了 700 多次模型运行和技术敏感性分析:温带(炎热夏季)、热带、干旱(寒冷)和大陆(温暖夏季)。该模型表明,需要不同的灵活性资源组合来管理跨时间尺度和气候区域的多变性。
1 Cagliari大学医学科学与公共卫生系,09124,意大利Cagliari 2帕尔马大学医学与外科系,帕尔马大学43121,意大利帕尔马43121 3儿童神经精神病学部门,萨皮恩扎大学,萨皮恩扎大学,sapienza sapienza rome of 00185 rome ca Maggiore Policlinico, 20122 Milan, Italy 5 Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, 20122 Milan, Italy 6 CERT, Center of Excellence for Toxicological Research, University of Parma, 43121 Parma, Italy 7 INAIL, The National Institute for Insurance against Accidents at Work, Department of Medicine, Epidemiology, Workplace and Environmental Hygiene, 00144 Rome, Italy 8 Centre曼彻斯特大学曼彻斯特大学卫生服务研究与初级保健部门的职业和环境健康部,曼彻斯特M13 9PL,英国9分子心脏病学部,人类研究医院,IRCCS,20089年意大利Rozzano,意大利 *通信:Michele.miragoli.miragoli@unipr.it;电话。 : +39-0521-903256†这些作者共享最后的作者身份。1 Cagliari大学医学科学与公共卫生系,09124,意大利Cagliari 2帕尔马大学医学与外科系,帕尔马大学43121,意大利帕尔马43121 3儿童神经精神病学部门,萨皮恩扎大学,萨皮恩扎大学,sapienza sapienza rome of 00185 rome ca Maggiore Policlinico, 20122 Milan, Italy 5 Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, 20122 Milan, Italy 6 CERT, Center of Excellence for Toxicological Research, University of Parma, 43121 Parma, Italy 7 INAIL, The National Institute for Insurance against Accidents at Work, Department of Medicine, Epidemiology, Workplace and Environmental Hygiene, 00144 Rome, Italy 8 Centre曼彻斯特大学曼彻斯特大学卫生服务研究与初级保健部门的职业和环境健康部,曼彻斯特M13 9PL,英国9分子心脏病学部,人类研究医院,IRCCS,20089年意大利Rozzano,意大利 *通信:Michele.miragoli.miragoli@unipr.it;电话。: +39-0521-903256†这些作者共享最后的作者身份。
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摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化,是身心健康的主要指标。最近的研究表明,光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而,许多先前的研究具有较高的错误率,因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML),或者因为它们间接推断 HRV,或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题,我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集,我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明,我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间,并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型,结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%,模型最多为数百 KB,推理时间少于 1 毫秒。因此,它们更适合小型嵌入式设备,并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
通过检查每个人的生理反应变化,可以识别压力。由于实用性和非侵入式外观,可穿戴设备近年来越来越受欢迎。传感器提供了连续和实时数据收集的可能性,这对于跟踪自己的压力水平非常有用。许多研究表明,情绪压力会影响心率变异性 (HRV)。通过从可穿戴传感器收集多模态信息,我们的框架能够使用可解释的机器学习 (XML) 准确地对基于 HRV 的用户压力水平进行分类。有时,ML 算法被称为黑匣子。XML 是一种 ML 模型,旨在向最终用户解释其目标、决策和推理。最终用户可能包括用户、数据科学家、监管机构、领域专家、执行董事会成员和管理人员,他们在理解或不理解的情况下使用机器学习,或者任何选择受到 ML 模型影响的人。这项工作的目的是构建一个支持 XML 的、具有独特适应性的系统来检测个人的压力。结果显示,有希望的定性和可量化的视觉表现可以为医生提供从学习到的 XAI 模型提供的结果中更详细的知识,从而提高他们的理解力和决策能力。
摘要:心率变异性(HRV)是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图(ECG信号)评估了此参数。地震心动图(SCG)和/或陀螺仪(GCG)用于监测心脏机械活动;因此,它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病(VHD)的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域,频域和非线性HRV指数,从心电图,地震心动图(SCG信号)和陀螺仪信号(GCG信号)获得。对时间域,频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析,并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心(美国,美国纽约市)注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明,尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响,但与ECG,SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性,并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
1广东省热带疾病研究省关键实验室,流行病学系,公共卫生学院,南医科大学,广州,广州,中国,南部科学与技术学院2号医学院,中国森津科学与技术学院,3号公共卫生部,中国公共卫生部,中国吉普兰州医院,医院,中国,吉普兰州,医院4.生物科学与生物医学工程推力,系统中心,香港科学技术大学(广州),中国广州,6个生物科学和生物医学工程推力,香港枢纽,香港科学技术大学,香港,香港,香港,香港,中国,峡谷,峡谷,峡谷,北方医学,北方,北方,ne nou,n nou n anhou,n nanhou nanhou ossoprinology and Houg ane Houg and Houg and Houg and Horne Hougang,
尚不清楚年轻人种群中心率变异性与心肺健康之间的正相关。在这方面,与心率变异性分析相关的几个方法论方面可以部分解释研究之间的分歧。据作者所知,心率对数据分析的影响尚不清楚。在当前的简短沟通中,我们讨论了心率对年轻人心率变异性与心肺健康之间关联的影响。此外,当研究心率变异性和心肺适应性之间的关系时,我们提出了一些方面的统计分析。最后,我们应该承认,这些建议可能适用于与心脏呼吸疾病适应性不同的其他与健康相关的结果(例如炎症标记,认知,心血管疾病状况)。
摘要:心率(HR)和心率变异性(HRV)是动物中常用的生理方法。虽然在HRV上进行了几项研究,但驴的信息较少。此范围审查旨在了解有关驴HR和HRV,其临床和研究应用,所使用的设备以及执行的分析的范围和类型。仅考虑用英语发表的定量初级研究。通过网络科学平台查询了四个不同的数据库,并通过引用追逐来确定其他证据。在两阶段筛选阶段后,考虑了研究和人口特征,有关HR/HRV分析的信息以及应用的数据。87个文章中的大多数(约80%)涉及多达20个人的样本量,并自2011年以来发表(约65%)。四十一篇文章使用电子设备进行信号采集(主要是心电图和心率监测器),但只有两篇文章报告了HRV参数。缺乏有关驴HRV的文献,并且可以通过了解驴特征并找到有用的福利评估工具来填补这一差距。与有关马的了解的比较允许讨论驴可以遇到的技术和解释性困难。