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学习过程清单
Course of Study Checklist Course/Task Check Date Completed ECG 506- Professional Counseling Orientation and Technology ☐ ECG 553- Theory and Process ☐ EFD 500- Research in Education ☐ ECG 501- Assessment in Education ☐ ECG 523- Social and Cultural Diversity Issues in Counseling ☐ ECG 525*- Pre-practicum: Skills & Techniques in Counseling ☐ EPY 525- Lifespan Development ☐ ECG 526-职业道德和法律问题☐ECG591-咨询中的小组程序☐ECG556-职业发展☐中点考试 - 中点考试 - 将LiveText Portfolio提交给顾问，以进行审查和反馈
导线位置、心律变异及药物的影响...
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
移动心态提取的机器学习心电图
摘要：背景：本互联网技术正在重塑医疗保健应用程序。我们对基于心电图（ECG）的心脏健康管理（ECG）的长期，超临床，心电图（ECG）的特殊兴趣，并提出了一个机器学习框架，以从嘈杂的移动ECG信号中提取关键模式。方法：提出了一个三阶段混合机器学习框架，用于估计与心脏疾病相关的ECG QRS持续时间。首先，使用支持向量机（SVM）从移动心电图中识别出原始的心跳。然后，QRS边界使用新型模式识别方法，多视图动态时间翘曲（MV-DTW）定位。为了增强信号中运动伪影的鲁棒性，MV-DTW路径距离也用于量化心跳特异性的失真条件。最后，对回归模型进行了训练，可以将移动ECG QRS持续时间转换为常用的标准胸部ECG QRS持续时间。结果：通过提出的框架，ECG QRS持续时间估计的性能非常令人鼓舞，并且相关系数，平均误差/标准偏差，平均绝对误差和根平均绝对误差分别为91.2％，0.4±2.6，1.7和2.6 ms，与传统的基于胸部ECG基于传统的基于胸部ECG的测量相比。结论：证明有希望的实验结果表明框架的有效性。这项研究将极大地将基于机器学习的ECG数据挖掘到智能医疗决策支持。
进行每一次接触以解决临床和社区环境中的心血管疾病
4。在GP实践中，PDF ECG跟踪将通过添加PID并使用适当的读取代码输入患者笔记来保存。5。GP实践：如果可能的话，AF或未属性（第二）痕量结果和单铅ECG跟踪质量良好，明确显示AF，当前的ESC指南表明，这足以诊断AF并开始治疗。在48小时内检查患者。还在一周内安排紧急的12铅ECG，以排除其他ECG更改。6。GP实践：如果可能的如果可能的AF或未分类（第二）痕量结果，但是单铅ECG跟踪的质量较差，请安排紧急的下一个可用的预约，以进行12铅ECG和此后的GP审查，以进行诊断和治疗（在48小时内）。7。请遵循“ 12铅心电图和下一个管理的AF初级保健治疗途径的启动”
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。
通过共识记录标准的临床指南...
2。简介12铅心电图（ECG）是心脏电活动的图形显示。通常是通过小型便携式机器记录的。ECG具有许多重要用途，主要用于诊断和评估一系列心脏和非心脏疾病，同时也有助于确定预后和指导治疗。尽管该测试易于执行，但通常会错误地进行，这可能导致误诊和不当治疗决定1-7。现代心电图机器的可移植性，低成本和易于使用，使ECG能够记录在各种环境中，包括医院病房和部门，全科医生的外科手术，救护车，体育设施和患者的家园，以及许多员工，许多人都没有经过正式培训和评估录音技术8。这样的人员可能会认为自己有能力9-10，但缺乏有关如何正确记录ECG 11-14的知识。有证据表明，适当的培训导致ECG记录错误15。SCST建议所有记录ECG的人员都接受适当的培训，评估和资格。本文档旨在为从业者提供有关如何记录高质量和技术上正确的ECG的指导，同时观察良好的临床治理，患者隐私和尊严的原则。该指南基于现有的国家和国际标准，研究的证据以及缺乏证据的专家共识。该指南特别适用于记录大多数心电图的医院环境，但有关ECG记录的技术方面的建议具有广泛的适用性。
心血管康复常见问题解答
Q10：您能解释一下心脏康复方向的计费吗？ A：每天都需要锻炼患者参加CR。 第一届会议将包括运动取向（某些运动）和ITP开发（即初始评估）。 如果需要90分钟，则如果患者对患者进行了ECG监控进行一次完整会议，则将使用一个93798代码和一个93797代码用于CR服务。 作为一个例子，第一个会话（93798 = 60分钟）进行连续的ECG监控（整个会话），第二个会话（整个会话）（93797 = 31+分钟）没有连续的ECG监视。 也可能是在没有ECG监视器（CPT 93797）的情况下花费60分钟的时间进行结果评估和ITP开发，并且第二次会议至少为31分钟，并且在第一天进行的练习中，如果ECG进行了CPT 93798，则花费了锻炼（与各种设备的方向一样）。Q10：您能解释一下心脏康复方向的计费吗？A：每天都需要锻炼患者参加CR。第一届会议将包括运动取向（某些运动）和ITP开发（即初始评估）。如果需要90分钟，则如果患者对患者进行了ECG监控进行一次完整会议，则将使用一个93798代码和一个93797代码用于CR服务。作为一个例子，第一个会话（93798 = 60分钟）进行连续的ECG监控（整个会话），第二个会话（整个会话）（93797 = 31+分钟）没有连续的ECG监视。也可能是在没有ECG监视器（CPT 93797）的情况下花费60分钟的时间进行结果评估和ITP开发，并且第二次会议至少为31分钟，并且在第一天进行的练习中，如果ECG进行了CPT 93798，则花费了锻炼（与各种设备的方向一样）。
使用非侵入性可穿戴传感器检测低血糖和高血糖：ECG和加速度计
图2。合成，表征和DBCO修饰脂质体的体外靶向效应。（a）DBCO修饰的脂质体合成DSPE-PEG 2000 -DBCO，DOPC和胆固醇的示意图。使用DSPE-PEG 2000合成未修饰的脂质体。（b）DBCO-LIPO的大小和Zeta电位。（c）DOX和R837混合物的HPLC痕迹或dox/r837的提取物的提取物。将检测波长设置为254 nm。（d）在（c）中〜6.5分钟时检测到的DBCO脂质的UV吸收光谱。（E）用AC 4 Mannaz或PBS预处理的4T1细胞的共聚焦图像48小时，然后与DID封闭的DBCO-LIPO孵育30分钟。比例尺：10μm。（f）用AC 4 Mannaz或PBS预处理的4T1细胞的平均CY5荧光强度48小时，然后与DID封闭的DBCO-LIPO（2 mg/ml）孵育30分钟。（g）用AC 4 Mannaz预处理的4T1细胞的平均CY5荧光强度，然后与不同浓度的DID封闭DBCO-LIPO孵育30分钟。所有数值数据均表示为平均值±SD（0.01 < *p≤0.05; **p≤0.01; ***p≤0.001）。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
从传感神经刺激器记录的局部场电位中去除心电图伪影
传感神经刺激器是一种用于长期观察大脑活动的先进技术，在闭环神经调节和植入式脑机接口方面表现出巨大潜力。然而，由于记录条件复杂且共模抑制比 (CMRR) 有限，传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 可能会受到心电图 (ECG) 信号的污染。在本研究中，我们提出了一种解决方案，用于从传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 中去除此类 ECG 伪影。添加同步单极通道作为 ECG 参考，然后应用两种预先存在的方法，即模板减法和自适应滤波。成功去除了 ECG 伪影，并且该方法的性能对残留刺激伪影不敏感。这种去除 ECG 伪影的方法拓宽了传感神经刺激器的应用范围。