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心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
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[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
ACQMAP用于映射心脏心房以靶向心律不齐
所有包含的参与者都将Atria映射留在了这两种技术上。研究发现，在窦性节奏和冠状窦起搏期间，用双极电压映射（使用Carto 3D映射）映射的低电压区域仅部分重叠在持续的房颤中。在持续性房颤期间，来自全局非接触式映射的局部复合核心部分与低压区域共定位。作者建议，使用双极电压映射可能不是识别持续性房颤患者消融区域的最合适方法。在消融过程后，在16个月的随访期间，心房心律不齐在60％的参与者中没有复发。
转录组分析显示多个昼夜节律
方法：从UCSC Xena和基因表达综合（GEO）数据库中提取了与CC和其他常见妇科癌有关的转录组数据和临床信息。在这项研究中，获得了CC（靶基因）的差异表达的CRRG，并通过“ clusterproFiller”进行了这些靶基因的功能富集分析。然后，将CC的生物标志物筛选为构建生存风险模型（风险评分）。此外，在不同风险组中进行了不同风险组的功能和肿瘤微环境（TME）分析，以进一步研究CC的潜在机制。此外，还进行了三种常见的妇科癌症中生物标志物的预后价值和功能分析，以揭示潜在的一致性或异质性法规。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
心肌和心律不齐的纤维化变化代表系统性硬化症（SSC）的致命并发症，但是基本机制仍然难以捉摸。小鼠过度表达转录因子FOSL-2（FOSL-2 TG）代表SSC的动物模型。Fosl-2 tg mice showed interstitial cardiac fi brosis, disorganized connexin-43/40 in intercalated discs and deregulated expression of genes controlling conduction system, and developed higher heart rate (HR), prolonged QT intervals, arrhythmias with prevalence of premature ventricular contractions, ventricular tachycardias, II-degree atrio-ventricular blocks并降低了人力资源变异性。用异丙肾上腺素FOSL-2 TG小鼠刺激后，HR反应受损。与FOSL-2 TG相比，免疫dim dim rag2 - / - fosl-2 tg小鼠受到增强的心肌纤维化和ECG异常的保护。转录组学分析表明，FOSL-2-ERVERSESS是造成心脏纤维细胞的纤维性特征的原因，而FOSL-2 TG小鼠中的炎症成分激活了它们的纤维性和心律失常的作用表型。在人类心脏纤维细胞中，FOSL-2超过表达增强了肌纤维细胞的签名，在proinmotal或pro粘连刺激下。这些结果表明，在免疫性条件下，转录因子FOSL-2夸大了肌纤维纤维肌，心律不齐和对压力的异常反应。
静息节奏与血糖之间的关联...
糖尿病是成年人口中常见的慢性病，是心血管疾病（CVD），肾衰竭，认知能力下降和死亡率的主要贡献者。据估计，超过10％的美国人口患有糖尿病[1]，糖尿病的总成本在2017年为3270亿美元[2]。最近几十年来，各个年龄段，性别和种族/族裔的糖尿病患者的普遍性大大增加[3]。相对于非西班牙裔白人，非西班牙裔黑人，西班牙裔和亚洲人的糖尿病差异也很大[4]。数十年的研究已经确定了糖尿病的生活方式风险因素，尤其是不健康的饮食和身体不活动。最近，昼夜节律的疾病已成为糖尿病的新风险因素[5]。静止的节奏包括在24小时内发生的睡眠，体育活动和久坐行为。这是昼夜节律内部节奏的中心行为表现，它在代谢组织（例如骨骼肌）中的Circadian时钟夹带中起着重要作用[6]。因此，昼夜节律的破坏与弱化和/或破坏的休息活性效率之间存在双向关系[6]。鉴于双向关系，努力训练如何干预静止运动节奏以改善代谢健康的努力已经获得了吸引力[7]。我们最近发现，多个静息参数，包括较低的振幅和较不健壮的总体节奏性，与老年男性的糖尿病的较高的患病和糖尿病发生率有关[10]。先前的几项研究已将24小时行为的静息模式与代谢功能障碍（例如，成人种群中的代谢功能障碍（例如，较高的体重指数（BMI），代谢综合征，血脂异常和糖尿病）相关联[8-10]。然而，将静息节奏特征和脱节的证据仍然有限。此外，几乎所有以前的研究都以白色为主的老年人进行，目前尚不清楚这些研究的发现如何推广到其他人群。鉴于在美国糖尿病中现有的种族差异[4]，重要的是研究更多样化的人群中静息节奏和糖尿病之间的关联。Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011–2014, a nationally survey of the US population that oversampled racial/ethnic minority groups, we investigated the association between characteristics of rest-activity rhythms and multiple glycemic markers, including glycated hemoglobin (HbA1c), fasting glucose and insulin, homeostatic model assess- ment of insulin resistance （HOMA-IR），以及来自口服葡萄糖耐量测试（OGTT）的结果。由于样本大而多样化，我们还能够通过不同的年龄，性别，种族/种族和BMI群体来检查这种关联。
使用机器学习阐明个人有节奏的能力
人类可以轻松地提取像音乐这样的复杂声音的节奏，并像舞蹈一样进行定期节拍。这些能力是通过音乐训练调节的，未经训练的人有很大差异。这种变异性的原因是多维的，通常在单个任务中很难掌握。到目前为止，我们缺乏一个综合模型，无法捕捉音乐家和非音乐家的节奏指纹。在这里，我们利用机器学习，基于有和没有正式音乐训练的人的行为测试（带有感知和运动任务）来提取节奏能力模型（n = 79）。我们证明，有节奏能力的变异性及其与正式和非正式音乐经验的联系可以通过包括最小的行为措施（包括最少的行为措施）成功捕获。这些发现强调了机器学习技术可以成功地用于提炼节奏能力，并最终阐明了个人的可变性及其与正式音乐训练和非正式音乐经验的关系。
事件相关的 alpha 节律调制解释了脑电图中的听觉 P300 诱发反应
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡 04103，德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林 10117，德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病，罗氏巴塞尔创新中心，F.霍夫曼-罗氏有限公司，巴塞尔，4070，瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 文明疾病研究中心，莱比锡，04109，德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系，埃尔福特，53604，德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系，莱比锡，04103，德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗，法兰克福歌德大学，法兰克福，60323，德国 [8] 医学信息学，统计学和流行病学研究所（IMISE），莱比锡大学，莱比锡，04109，德国 [9] 认知神经病学系，莱比锡大学医院，莱比锡，04103，德国 [10] 神经物理学组，神经病学系，夏里特 - 柏林大学医学院，柏林，10117，德国
神经波研究证明大脑的节律模式在信息处理中起着关键作用
“我们的研究结果挑战了大脑动力学的传统观点，这种观点通常认为信息处理是局部的，”这项研究的第一作者 Felix Effenberger 说。“相反，我们认为大脑使用波以高度分布式和并行化的方式进行计算。这种基于波的响应产生的干涉模式有利于对刺激特征之间的空间和时间关系进行整体表示和高度分布式编码。”