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ECG深度学习中的概括挑战
本研究调查了数据集特性对深度学习模型的性能和概括性的影响，对ECG数据。该研究评估了TNMG数据集的多个子集，其策划特征水平不同，以评估其对模型性能的影响。此外，引入了吸引机制来增强模型的确保和泛化。实验结果表明，接受平衡子集训练的模型，并不断提出注意力机制，始终优于那些接受不平衡数据或没有注意力的人，强调了数据集平衡和注意力的关注机制在实现改进模型性能方面的重要重要性。令人惊讶的是，最大的ECG数据集TNMG与较小的策划子集相比，在概括方面的效果较差。这项研究表明，即使尺寸明显较小，一个均衡平衡且经过精心策划的数据集也可能导致竞争模型的绩效。这项关于ECG数据的研究强调了生物医学机器学习中数据集策划，平衡和注意力机制的重要重要性。高灯光，具有注意机制的均衡，经过精心策划的数据集可以优于更大，不平衡的数据集，挑战性的常规概念，并在医学数据分析和患者护理中提供潜在的进步。关键字：生物医学深度学习，心电图数据，模型性能，概括，数据集字符 - 属性，注意机制。
利用变压器用于心电图心律失常...
摘要 - 心律不齐，也称为心律失常，是指不规则的心跳。有多种类型的心律失常可以源自心脏的不同区域，导致快速，缓慢或不规则的心跳。心电图（ECG）是用于检测心脏不规则和异常的重要诊断工具，使专家可以分析心脏的电信号，以识别复杂的模式和偏离标准的偏差。在过去的几十年中，已经进行了许多研究，以开发基于ECG数据对心跳进行分类的自动化方法。近年来，深度学习在应对各种医学挑战方面表现出了出色的功能，尤其是在变形金刚作为序列处理的模型架构中。通过利用变压器，我们开发了心电图数据中存在的各种心律不齐的分类的束缚模型。我们使用MIT-BIH和PTB数据集评估了建议的方法。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。
紧急心电图解释：心脏接近
心电图是必不可少的工具，可以帮助快速诊断各种急性医疗状况。急诊部门已被重新排列，以优先考虑患有急性冠状动脉症状症状的人在三叶草中快速获取ECG。，但是心电图也可以帮助诊断和风险分层其他心血管，代谢和有毒状况。这类似于大多数急性护理抱怨的生命体征 - 包括pal，晕厥，胸痛，呼吸急促，腹痛/呕吐，无力，醉酒，醉酒和降落。心电图对于紧急情况尤其重要，当我们最初拥有的只是临床评估和心电图时，以及在任何实验室结果可用之前需要管理最敏感的诊断（以及它们不可靠时）。虽然心电图解释是急性护理提供者的重要技能，但几乎没有正式培训。大多数学习通过会议或在线学习独立发生。但是，如何教授心电图的大部分依赖于记忆而不是理解，或者锚定在心电图的一个部分而忽略其他部分。这是由于众所周知不准确的计算机解释而加强的，而STEMI范式仅着眼于ST段高程，因此，伪造正和假阴性率为25％。ECG解释的挑战的一部分是，有很多信息，每个异常都有多种差异。您如何同时对12条线索进行看一见，将多种异常重复并将其整合到即时诊断中？你不能。取而代之的是，您需要一个系统的操作，使您能够有条理但迅速地解释ECG，然后在临床环境中应用。以下旨在提供这种心电图解释的方法。它是基于旨在急诊医师诊断急性冠状动脉闭塞的质量改进项目，然后在急诊Medicicinecases.com上发展为每月的ECG病例博客。这是为Uoft急诊医学居民的一本书，以下是Hearts居民ECG研讨会的凝结版本。以下页面为ECG解释提供了基础，将在即将举行的研讨会中进一步探索，并且可以随着时间的流逝而进一步发展。感谢Matthew Tepper和Mazen El-Baba博士的编辑和反馈
使用 KISQALI 进行 QT 间期延长和心电图测试
在接受 KISQALI 治疗的晚期或 mBC 患者（MONALEESA-2、MONALEESA-7 和 MONALEESA-3）中，ALT 和 AST 的 3 级或 4 级升高分别发生于 11% 和 8%。在 ALT/AST 升高 ≥ 3 级的患者中，KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的中位发病时间为 92 天。KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的缓解至 ≤ 2 级的中位时间为 21 天。在 MONALEESA-2 和 MONALEESA-3 中，6 (1%) 名患者同时出现 ALT 或 AST 升高 >3 倍 ULN 且总胆红素 >2 倍 ULN，碱性磷酸酶正常，无胆汁淤积（海氏定律），所有患者在停用 KISQALI 后均康复。
Grossmont College Telemetry/ECG技术员
Grossmont College Telemetry/ECG技术员在遥测/ECG技术人员成就计划中申请此申请必须完整完成，以使您的名字放在程序WaitList上。请仔细检查。Name __________________________________________________________________________________________________________________________ Last First Middle Previous Name(s) _______________________________________________________________ Grossmont College student ID# __________________________ (Important if your records reflect a name different from above) Primary Phone (_______) ________________________ Home Cell Birth Date ______________________________________________________
MegaCode Kid 高级心电图儿童版
插管 ................................................................................................................................ 2 心脏相关技能 ................................................................................................................ 2 安全预防措施 ................................................................................................................ 2 心音、呼吸音和肠音听诊 ........................................................................................ 2 颈动脉脉搏 ...................................................................................................................... 2 静脉输液 ...................................................................................................................... 3 多静脉输液臂 ............................................................................................................. 3 骨内输液技能 ............................................................................................................. 3 保养和维护 ...................................................................................................................... 4 更换零件 ...................................................................................................................... 4
使用“有限导联”心电图设备
在过去十年中，随着微电子技术的不断进步，人们开发出多种新技术，以新的方式收集心电图记录，这些方式通常是在医疗机构之外。首先，有许多设备利用几个标准心电图电极或佩戴在胸部的贴片状电极，连续记录一个或两个导联长达数周。这些设备可以捕获患者激活的记录，也可以捕获内置算法检测到异常心律或传导异常时的记录。一些设备只是存储数据以供后续检索，而其他设备则使用蜂窝设备将事件记录实时传输到监测站。最后，还有可植入设备，可以连续监测心律，捕获和存储心律失常事件的记录，并可让医生下载数据。
通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要
使用动态偏置 LSTM 对 ECG 异常进行分类...
摘要 — 本文提出了一种基于动态偏置长短期记忆 (DB-LSTM) 网络的心电图 (ECG) 信号分类模型。与传统 LSTM 网络相比，DB-LSTM 引入了一组参数 C，用于保存单元格的先前时间步长单元门状态。因此，可以保留更多特征信息，并且分类任务所需的网络规模更小。使用 MIT-BIH ECG 数据集进行的全面模拟表明，该模型可以在更短的时间窗口、更快的训练收敛下执行 ECG 特征分类，同时以更低的权重分辨率实现相当的训练和分类精度。与其他最先进的 ECG 分析算法相比，该模型仅需要 4 层，当权重从 FP32 截断为 INT4 时，准确率达到 96.74%，准确率仅下降 2.4%。在 Xilinx Artix-7 FPGA 上实现，所提出的设计估计仅消耗 40μW 动态功率，这对于资源受限的边缘设备来说是一个有希望的候选方案。
使用AD8232和ESP32 的基于IoT的ECG 妊娠糖尿病：羊to式危机的中心 Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒） 研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹 糖尿病中凝块形成风险的计算分析
极端的医疗状况，残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官（例如心脏）相关的疾病，医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如，成人的正常心率是每分钟60到100次，并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。