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小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
用AD8232模块监测ECG心率
天，其中至少三个电极连接到患者的胸部并连接到小型便携式ECG记录器，通常是通过电缆[2]。事件记录设备可以分为循环记录器和事后记录器。在循环记录方法中，电极与患者的皮肤连续长期接触，事件信号的存储和处理是由患者或嵌入式算法触发的[3，4]。至于用标准湿胶电极记录的信号，一个主要问题是这些信号的质量，这仍然是长期记录的首选选择[5]。信号的质量差是对心跳的不精确描述和错误分类的主要原因。Ag/AgCl电极的稳定性及其低电极皮阻抗使它们成为ECG测量的最常见和最受欢迎的电极。这些电极是不可极化的，可以通过用于促进电化学反应的电解质凝胶并减少电极皮肤的阻抗[6]。短期事件记录
基于心脏的心电图的心脏框架...
最严重的疾病困扰着人类的人是心脏病，因此早期诊断和预测心脏病是挽救人类生命的必要条件。心脏病需要早期诊断和预后才能挽救生命。因此，通过使用深度学习算法来避免机器学习中的缺点来完成准确的预测，因为它们使用单独的算法进行特征选择来提取功能。结果，卷积神经网络（CNN）与Aquila优化算法（AOA）结合使用，作为混合深卷积神经网络（DCNN），用于检测心脏。AOA算法用于选择DCNN中的重量参数，该参数在图像上很好地工作。心电图（ECG）图像用于预测心血管疾病。驱动该研究的概念是将ECG图像和临床数据结合在一起，以便在预测中提供高性能。ECG图像已预处理以缩小大小，然后应用CNN并进行预测。在这种情况下，采用了不同的预处理方法，并在这项工作中找到了最佳的预处理方法。ECG图像，并应用了不同的数学方法，例如傅立叶变换，DCT或傅立叶变换和DCT等的组合，并找到最佳方法。然后在MATLAB中实现了所提出的模型，并通过将其与其他现有CNN模型进行比较来评估其性能。关键词：深卷积神经网络，Aquila优化算法，心脏病，
心血管患者的ECG监测系统的设计...
心血管疾病是全球死亡的主要原因和主要原因。研究人员一直在寻求开发新的监测系统，高级识别和诊断技术的早期阶段。这项研究旨在设计和制造一种低成本，无线的心电图患者监测系统，用于心血管疾病诊断。这是使用Arduino，AD8232心率传感器和LabView来实现预处理心脏信号的，以检测心律节奏中的任何异常。此检测系统遵循两个阶段。首先，Arduino用于收集数据并将输入信号传递给LabView。这用于处理和分析ECG信号作为所提出的技术的第二部分。根据Arduino综合开发环境（IDE）中编码的算法研究了对设计电路的心跳分析。AD8232传感器用于测量心脏的电活动（ECG信号）。ECG传感器（AD8232）是一个集成信号调节块，用于患者的ECG记录，通过与患者身体的三个电极和其他生物电势测量应用相关。在这项研究中，通过专门的传感器提出了一种监测患者健康的监测系统，以确定心率，氧气水平和温度。通过触发警报操作的系统是否有任何测量值异常，并向专家医师和患者的近亲与患者的位置发出警报消息。在本研究中鉴定出三种心脏病（冠心病和两种类型的外周动脉疾病），通过将PQRS ECG信号与波浪的标准值进行比较。这项研究中提出的技术有望通过检测心率障碍来帮助医生诊断各种心脏病。在这项研究中，记录了临床试验数据集（心脏病学ECG记录），以确定该技术的临床实用性。
HCM疗法和基于AI的HCM ECG标记
对疗法对基于深度学习的心电图心肌病标记的影响的多中心评估（运行标志：HCM疗法和基于AI的HCM ECG标记）loveepeep s dhingra mbbs a *， Gaballa MD E，Adel H Ali Md E，Nandini Mehra MD E，Harlan M. Krumholz MD SM A，F，Sounok Sen MD A，Christopher M Kramer MD G，Matthew W Martinez MD a，f，h Y New Haven，YALE医学院，YELE医学院，美国康涅狄格州纽黑文市内医学系，B牛津大学，牛津大学，英国牛津，C C C c C. and Thoracic Institute, Cleveland Clinic Foundation, Cleveland, OH, USA f Center for Outcomes Research and Evaluation (CORE), Yale New Haven Hospital, New Haven, CT, USA g Cardiovascular Division, Department of Medicine, University of Virginia Health, Charlottesville, VA, USA h Section of Health Informatics, Department of Biostatistics, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA *Contributed equally Address for correspondence: Rohan医学博士Khera，MS 195教堂街，纽黑文6楼，CT 06510电话：（203）688-2430电子邮件：rohan.khera@yale @yale.edu twitter：@rohan_khera word count：3275 Words：3275 Words
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
与ECG，SCG，SPO2 ...
1 PG Scholar，2副教授1 ECE副教授，1 Aditya工程学院，Surampalem，AP，AP，Surampalem，印度摘要：综合健康监测系统近年来由于其提供实时和对各种生理学参数的持续监测的潜力而引起了极大的关注。 本文使用ESP32微控制器和各种生物传感器，包括ECG（AD8232），SCG（MPU6050）和SPO2（MAX30100），介绍了集成健康监测系统的设计和实施。 该系统允许同时进行ECG，SCG，SPO2和心率测量值，从而为心脏活动和氧合水平提供了全面的见解。 还合并了图形用户界面（GUI）和串行通信，以实现对获得信号的实时可视化和分析。 研究方法涉及开发自定义的硬件设置以及信号处理技术从获得的信号中提取相关信息的利用。 进行了广泛的实验，以评估系统在捕获准确可靠的测量方面的性能。 获得的结果证明了多个生物传感器的成功整合以及系统提供对关键生理参数的同步和实时监测的能力。 这项研究的重要性在于其在医疗保健，健身跟踪和远程患者监测中的潜在应用。 通过利用ESP32和高级生物传感器的功能，该系统提供了一种便携式，非侵入性且具有成本效益的解决方案，可用于连续健康监测。1 PG Scholar，2副教授1 ECE副教授，1 Aditya工程学院，Surampalem，AP，AP，Surampalem，印度摘要：综合健康监测系统近年来由于其提供实时和对各种生理学参数的持续监测的潜力而引起了极大的关注。本文使用ESP32微控制器和各种生物传感器，包括ECG（AD8232），SCG（MPU6050）和SPO2（MAX30100），介绍了集成健康监测系统的设计和实施。该系统允许同时进行ECG，SCG，SPO2和心率测量值，从而为心脏活动和氧合水平提供了全面的见解。还合并了图形用户界面（GUI）和串行通信，以实现对获得信号的实时可视化和分析。研究方法涉及开发自定义的硬件设置以及信号处理技术从获得的信号中提取相关信息的利用。进行了广泛的实验，以评估系统在捕获准确可靠的测量方面的性能。获得的结果证明了多个生物传感器的成功整合以及系统提供对关键生理参数的同步和实时监测的能力。这项研究的重要性在于其在医疗保健，健身跟踪和远程患者监测中的潜在应用。通过利用ESP32和高级生物传感器的功能，该系统提供了一种便携式，非侵入性且具有成本效益的解决方案，可用于连续健康监测。结果突出了系统在捕获ECG波形，分析机械见解的SCG信号以及准确测量SPO2水平方面的有效性。总而言之，本文的综合健康监测系统提供了一个可靠的平台，用于对ECG，SCG，SPO2和心率测量的实时监测。开发的系统及其相关的方法具有前进的医疗保健技术和提高患者护理质量的希望。未来的工作将着重于扩展系统的功能，完善信号处理算法以及进行临床研究以验证其在各种医疗保健方案中的表现。关键字：健康监测，ECG，SCG，SPO2，心率，MAX30100，MPU6050，ESP32，GUI，串行通信。
RHRV：心率可变性分析ECG数据
RHRV软件包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个addepisododes。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5分析DrivePaisodes。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6个分析功能型型脉络膜化。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 avgintegralcorlation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 buildnihr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个buildtakens。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应的关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），该系统使用 EDA 作为输入来适应次要任务难度。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，theta、Beta 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中 theta、alpha 和 beta 振荡之间存在高度相关性。我们的结果展示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
深度学习揭示了Brugada综合征的ECG签名
由于遗传性心律不齐的心肌病（例如Brugada综合征（BRS）），十分之十的心脏死亡袭击而没有警告，没有警告。正常的生理变异通常会掩盖常规心电图（ECG）中这种危及生命的通道病的可见迹象。钠通道阻滞剂可以揭示先前隐藏的诊断性心电图特征，但是，它们的使用带来了威胁生命的proarranththmic副作用的风险。缺乏非感染性测试，将大幅低估的人口占SCD风险。在这里，我们提出了一种机器学习算法，该算法提取，对齐和分类ECG波形以存在BRS。该方案在不使用钠通道阻滞剂（88.4％的准确性，0.934 AUC）的情况下取得了成功，可以帮助临床医生确定这种潜在的威胁生命的心脏病的存在。