XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrhythm
使用高级深度学习技术在数字化ECG数据集上使用高级深度学习技术
摘要：心电图分类或心跳分类是心脏病学中极为有价值的工具。基于学习的深度技术，用于分析ECG信号的技术有助于人类专家及时诊断心脏疾病，并有助于挽救宝贵的生命。本研究旨在将ECG记录图像的数据集数字化到时间序列信号，然后在数字化数据集上应用深度学习（DL）技术。提出了将ECG信号分类为不同心脏类别的最新DL技术。多个DL模型，包括卷积神经网络（CNN），长期的短期记忆（LSTM）网络以及使用自动编码器的基于自律的学习（SSL）模型，并在本研究中进行了比较。这些模型是由来自巴基斯坦各种医疗机构的患者的ECG图产生的数据集培训。首先，将ECG图像数字化，将Lead II心跳分段，然后将数字化信号传递给了提出的分类深度学习模型。在本研究中使用的不同DL模型中，提出的CNN模型达到了约92％的最高精度。所提出的模型非常准确，并为实时和直接监视ECG信号提供了快速推断，这些ECG信号是从放置在身体不同部位上的电极（传感器）中捕获的。使用ECG信号的数字化形式而不是图像进行心律失常分类，可以使心脏病学家直接从ECG机器上直接在ECG信号上使用DL模型，以实时和准确地监视ECGS。
分子昼夜节律在缺乏有节奏行为的海洋annelids中很健壮
1 Max Perutz Labs，维也纳大学，维也纳生物中心，维也纳，奥地利，2 Alfred Wegener Institute Helmholtz极地和海洋研究中心，德国Bremerhaven，德国Bremerhaven，Vienna Biocenter Phd Proghna dienna Biocenter Phardienna dienna Biocation and Maxtienna，Vienna，Vienna，Vienna，Vienna，Vienna，Vienna，4佩鲁茨实验室，维也纳大学，维也纳医科大学，维也纳，奥地利，5动物生理学和神经生物学司，库尤文库芬，比利时，鲁南，6个神经和发育生物学系，维也纳大学，维也纳大学，维也纳大学，维也纳，奥地利，奥地利7研究平台，奥地利，奥法利亚，奥法利亚，奥法利亚，奥法利亚，奥地利，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳。环境（ICBM），数学与科学学院，Carl von Ossietzky Universita tember，德国奥尔登堡
探索睡眠心率变异性：线性、非线性和昼夜节律视角
结果：在线性分析的频率分析中，睡眠期间的副交感神经指数 nHF 明显高于平均 24 小时周期（平均睡眠 HRV [标准差] vs. 平均 24 小时 [标准差]，95% 置信区间，p 值，r 系列：0.24 [0.057] vs. 0.23 [0.045]，0.006–0.031，p = 0.005，r = 0.49）。关于时间域分析，副交感神经指数 SDNN 和 RMSSD 在睡眠期间也明显较高（SDNN：179.7 [66.9] vs. 156.6 [53.2]，14.5–31.7，p < 0.001，r = 0.71 RMSSD：187.0 [74.0] vs. 165.4 [62.2]，13.2–30.0，p < 0.001，r = 0.70）。在非线性分析的几何方法中，副交感神经指数 SD1 和 SD2 在睡眠期间显示出明显更高的值（SD1：132.4 [52.4] vs. 117.1 [44.0]，9.3–21.1，p < 0.001，r = 0.70 SD2：215.0 [80.5] vs. 185.9 [62.0]，17.6–40.6，p < 0.001，r = 0.69）。此外，副交感神经指数 SDNN、RMSSD、SD1 和 SD2 的昼夜节律项目在睡眠期间呈现正峰值。
回顾具有类固醇硫酸酶缺乏症个体（X连锁鱼质的个体）的文章心律失常：候选解剖学和生化途径
循环类固醇，包括性激素，会影响心脏发育和功能。在哺乳动物中，类固醇硫酸酶（STS）是从各种类固醇分子中裂解硫酸基团的酶，从而改变其活性和水溶性。最近的研究表明，XP22.31遗传缺失包括STS（与罕见的皮肤病学条件相关的STS X-C-C-C-C-C-C-RINCHTHYTHYOSIS）和STS基因内的常见变体与心律失常的风险显着升高，显着升高，显着呈纤维纤维纤维纤维化/自由度。在这里，我们将新兴的基础科学和临床发现牵涉到结构性心脏异常（特别是间隔缺陷）作为这种增加风险的介体，并提出了候选细胞和生化机制。最后，我们考虑了如何进一步研究STS活动与心脏结构/功能之间的生物学联系以及该领域工作的临床意义。
妊娠期睡眠和昼夜节律、社会劣势以及新生儿大脑发育的改变
Adamson, CL、Alexander, B.、Ball, G.、Beare, R.、Cheong, JLY、Spittle, AJ、Doyle, LW、Anderson, PJ、Seal, ML 和 Thompson, DK (2020)。使用基于表面的墨尔本儿童区域婴儿大脑图谱 (M-CRIB-S) 对新生儿皮质进行分区。科学报告 (Sci Rep)，10，4359。Ahmad, SI、Rudd, KL、Lewinn, KZ、Mason, WA、Murphy, L.、Juarez, PD、Karr, CJ、Sathyanarayana, S.、Tylavsky, FA 和 Bush, NR (2021)。母亲童年创伤和产前压力与儿童行为健康有关。健康与疾病发育起源杂志，13，483–493。 https://doi.org/10.1017/s2040174421000581 Alexander, B., Murray, AL, Loh, WY, Matthews, LG, Adamson, C., Beare, R., Chen, J., Kelly, CE, Rees, S., Warfield, SK, Anderson, PJ, Doyle, LW, Spittle, AJ, Cheong, JLY, Seal, ML, & Thompson, DK (2017)。新生儿皮质和皮质下大脑新图谱：墨尔本儿童区域婴儿大脑 (M-CRIB) 图谱。神经影像学，147，841–851。Allada, R. 和 Bass, J. (2021)。医学中的昼夜节律机制。新英格兰医学杂志，384，550–561。
化疗药物引起的心律失常及中医药潜在干预措施的综述
化疗药物的重大进展降低了恶性肿瘤患者的死亡率，但化疗相关的心脏毒性增加了患者的发病率和死亡率，已成为仅次于肿瘤复发的第二大死亡原因，近年来受到越来越多的关注。心律失常是化疗引起的心脏毒性的常见类型之一，已成为化疗治疗相关的新风险，严重影响患者的治疗效果。中医药在中国经历了几千年的临床实践，积累了丰富的医学理论和治法，在恶性疾病的防治方面具有独特的优势，中医药可在不影响抗癌效果的情况下减轻化疗引起的心律失常毒性。本文主要探讨化疗药物所致心律失常（CDIA）的类型、发病机制，并对可能干预房颤、室性心律失常、窦性心动过缓等继发性CDIA的中药复方、中药组方及中药注射剂的研究进行综述，旨在为临床防治化疗所致心律失常提供参考。
在默认模式网络中α脑节律的体内归一化，并在脑电图神经反馈的随机对照试验后，创伤后应激障碍的症状减少。
集体研究确定了创伤后应激障碍患者的关键脑电图签名，包括Abnor Mally降低α（8-12 Hz）节奏。，我们在20周内进行了创伤后应激障碍患者的α异步性神经反馈的20条，双盲，随机对照试验。我们的目标是通过研究神经反馈治疗的函数来提供基础潜在的临床改善的机理证据（即，创伤后应激障碍脑节律（即α振荡）的变化。我们随机分配了对创伤后应激障碍的主要诊断（n = 38）的参与者（n = 20）或假控制组（n = 18）。用于记录实验后和Sham-Control后脑反馈前后治疗前后的多通道脑电图帽记录整个级别静止状态的活性。与年龄/性别匹配的神经型健康对照组（n = 32）相比，我们首先观察到基线后基线时相对α源功率显着降低，主要降低了基线的源能力（n = 32）。治疗后，我们发现实验性神经反馈组中只有创伤后应激障碍患者在基线时表现出异常低的α功率的区域显示出明显的α重新同步。这项随机对照试验提供了长期证据，表明“ alpha反弹效应”（即并行，我们仅在比较基线与治疗后的基线（Cohen's D = 0.77）和三个月的随访评分（Cohen's D = 0.75）时，仅在实验性神经反馈组中显着降低了创伤后应激障碍的严重程度评分，并以三个月的后续时间进行60.0％的后续率。总体而言，我们的结果表明，神经反馈训练可以挽救病理学上降低的α节律性，α节奏性是一种功能性生物标志物，与创伤后应激序列中的高伴和皮质抑制症状反复相关。稳态α重新同步）发生在先前与创伤后应激障碍有关的默认模式网络的关键区域内。
使用深度学习架构和
摘要： - 心血管疾病是全球死亡的主要原因，心律不齐是一种特别致命的疾病。通过分析心电图数据对心律不齐的有效鉴定对于有效治疗至关重要。心律不齐。本研究提出了一种新型的方法，可以自动诊断心律不齐和窦性心律充血性心力衰竭。所提出的方法涉及利用带有比例图的多尺度滤波器库，该库利用了预处理的ECG数据和未加权的，未加权的，预先训练的卷积神经网络。时间频率纹理提供了来自单铅ECG记录的基本特征的两维表示。随后，专门为心律不齐分类设计的深度学习神经网络用于标记和分类特征数据的集合。本研究研究了深度学习模型从心电图数据分类心律不齐的功效。该研究探讨了不同的卷积神经网络体系结构使用多尺度滤波器库和基于比例图的表示如何工作。预先训练的网络产生的分类模型在概括方面既准确且比原始网络更有效。比较已经训练的模型和未经培训的模型表明，预先训练的网络，尤其是VGG16，在许多方面表现更好，例如准确性和精度。这表明有可能改善基于ECG的诊断，为高级，个性化的医疗保健解决方案铺平了道路。
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。
