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全面的心血管安全和ECG核心实验室服务
对QT间隔的准确评估对于评估化合物的心律失常潜力至关重要。但是，化合物的靶向效应多种，可能需要对心血管安全进行更全面的评估。我们的ECG核心实验室团队可以提供一套全套的心血管服务，以介绍化合物的关闭目标心脏和血管效应。其中包括应力测试，抛光和卧床血压监测，血小板聚集，心脏生物标志物评估和非侵入性心脏成像。
低功率双尾动态比较器的ECG
在设计ECG系统时，主要问题之一是功耗，尤其是用于移动和可穿戴设备。本文提出了DTLC适用于使用具有负面偏置的双尾比较器的低端和高端应用程序，以改善使用Mentor图形建模的ECG信号监测系统。使用180nm CMOS技术的EDA工具集成的电路设计，以0.8V的电源提高了电力消耗，而不会下降汽车的性能。参数（包括功耗和功耗产品（PDP））以20 kHz的时钟频率从1.33μW降低到12.5 PW，而PDP降低到27°C时的0.251 AJ，可以改善功耗（PDP）。这些优化使所提出的比较器非常适合低功率，高性能ECG系统，尤其是在便携式和可穿戴的医疗设备中，在这些设备中，作为资源利用和交付的精度是重要因素。设计为公司的数字过渡提供了一个声音平台。心脏信号监测中的类似物到数字转换器（ADC）作为客户对医疗行业中节能声音元素的需求的增长。通过这种方式，功率释放效率得到提高，并且过多的能耗受到限制。根据准确性要求，拟议的比较器可以视为最适合现代心电图应用程序的比较。
心电图记录可预测早期自闭症的可能性
摘要：近年来，自闭症谱系障碍 (ASD) 的患病率不断上升。ASD 的诊断需要由训练有素的专家进行行为观察和标准化测试。ASD 的早期干预最早可在 1-2 岁时开始，但 ASD 的诊断通常要到 2-5 岁才会进行，因此延迟了干预的开始。迫切需要非侵入性生物标记来检测婴儿期的 ASD。虽然之前使用生理记录的研究主要集中在基于大脑的 ASD 生物标记上，但本研究调查了心电图 (ECG) 记录作为 3-6 个月大婴儿的 ASD 生物标记的潜力。我们记录了婴儿在与物体和护理人员进行自然互动时，在正常和高家庭 ASD 可能性下的心脏活动。获得心电图信号后，提取心率变异性 (HRV) 和交感神经和副交感神经活动等特征。然后，我们评估了多个机器学习分类器对 ASD 可能性进行分类的有效性。我们的研究结果支持了我们的假设，即婴儿心电图信号包含有关 ASD 家族可能性的重要信息。在测试的各种机器学习算法中，KNN 在灵敏度（0.70 ± 0.117）、F1 分数（0.689 ± 0.124）、精度（0.717 ± 0.128）、准确度（0.70 ± 0.117，p 值 = 0.02）和 ROC（0.686 ± 0.122，p 值 = 0.06）方面表现最佳。这些结果表明，心电图信号包含有关婴儿患 ASD 可能性的相关信息。未来的研究应考虑心电图和其他自主神经控制指标中包含的信息在婴儿期 ASD 生物标志物开发中的潜力。
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
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 作为适应次要任务难度的输入。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，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
用于协作环境中长期心电图监测的物联网设备
具有无线连接的无处不在的心电图 (ECG) 传感将成为传统医院内医疗监测的可靠替代方案。本文介绍了一种使用协作诊断网络上的 IoT 环境的长期 ECG 测量设备原型。我们提出了一个协作愿景，即在设计长期 ECG 监测设备的两个主要路径上开展工作：设计路径和决策路径。设计路径包括传感器设计、模拟前端设计、IoT 设备设计、网关应用程序和云应用程序。决策路径是从获取的 ECG 信号到 IoT 设备级别的软件决策、网关级别和云应用程序级别的软件决策，再到人类所代表的最高级别。我们根据皮肤电极接触阻抗、运动伪影、信号质量和皮肤电极化学相互作用，总结了导电纺织品 (ECT) 作为长期可穿戴 ECG 电极的主要材料的演变和性能。所提出的系统拓扑结构旨在降低协作诊断网络环境中的功耗。
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
使用ECG
使用ECG的基于IOT的心脏缺陷监测系统是一种尖端的医疗保健解决方案，它利用连接的设备和实时数据分析的功能来连续监控和评估个人的心脏健康。该系统集成了心电图传感器，无线通信和云计算，以提供一种全面而主动的心脏护理方法。嵌入式技术几乎已经进入了日常生活的各个方面，医疗保健领域也不例外，因为人们对设备齐全的医院和诊断中心的要求每天都在增长，因为人们变得越来越不知道自己的健康问题。ECG信号可以追踪心脏的各种生理和异常条件。在这个项目中，提出了一个改进的老年人监测的秋季检测系统，该系统基于身穿体内的智能传感器并通过消费者家庭网络运行。智能传感器包括温度传感器，一个心电图传感器和心跳传感器。传感器值通过MCU测量并通过Wi-Fi传输到PC。它将接收传感器数据并将其存储在数据库中。超过限制的任何传感器值都会提醒相应的人