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World File Search System发作
关于癫痫发作检测方法的调查 - ...
摘要：癫痫是一种神经系统疾病。目前，约有 5000 万人患有癫痫。癫痫发作的检测非常困难，因为每个患者的癫痫发作情况都不同。脑电图 (EEG) 可捕捉大脑活动，神经科医生需要分析这些脑电图信号才能检测出癫痫发作。传统上，神经科医生通过目视检查来检测癫痫发作的存在，这需要时间。但需要在规定的时间内做出准确的诊断，以便可以采取适当的治疗方法并减少进一步的并发症。因此，需要一种自动方法来检测和预测癫痫发作。癫痫发作预测很重要，因为如果在早期预测到癫痫发作，那么可以使用电刺激来抑制癫痫发作。我们首先从用于检测和预测癫痫发作的不同算法或方法开始，然后对用于癫痫发作诊断的不同方法进行比较研究，然后提出我们提出的方法，最后得出结论。索引词：深度学习、癫痫发作、特征提取、发作、机器学习、预测、发作前、检测。
心脏病发作后重返健身
“活动”提高了您的心律，使您感到稍微温暖，呼吸稍微稍微稍微轻轻说出。缺乏常规活动使您更有可能患上心脏病。您的心脏是肌肉，需要适度的活动才能保持强壮。拥有积极的工作与进行定期中等活动不同。步行对您的心脏有好处。请参阅本小册子的“回家”部分，以了解心脏病发作后如何增加活动。从长远来看，您应该在一周中的所有或大部分时间内都要在30分钟内进行体育活跃或运动。此级别应该感到足够舒适，如果需要，您可以继续。您将需要在接下来的几周和几个月内逐步建立到这一水平。
心脏病发作检测系统项目
1引言心脏病发作是性别的全球主要死亡原因，我们并不总是知道。心率计算是使用专业硬件或设备进行的。它最常以脉搏血清表或心电图设备的形式使用。尽管这些设备具有较高的方法，并且它们对普通用户是可靠的。但是，这些设备要求用户执行其流程。在本文中，我们提出了一个能够使用电子设备估算心跳速率的系统，只需将任何位置留在袋子和旅行中即可。我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。心脏病发作并不容易检测到我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。在此系统中，我们正在使用物联网实施心跳监测和心脏病发作检测系统。为此，系统使用两个电路。心脏病发作并不容易检测，克服和帮助我们的社会摆脱心脏病和攻击，我们正在开发这样的系统，该系统将有助于降低死亡率和早期发现心脏病发作。然后将传感器连接到微控制器，该微控制器允许检查心率读数并通过Internet进行传输。用户可以设置高和低水平的心跳限制。设置这些限制后，系统开始监视，并警告较低的心跳。一个是与患者一起的传输电路，另一个是由医生或护士监督的接收器电路。系统利用心跳传感器来找出当前的心跳水平并将其显示在LCD屏幕上。在我们的论文中，我们试图检测物联网设备的心脏病发作。我们的研究的机制是将食指放在传感器上，并显示下图。特别注意这些问题•胸部不适。这是心脏危险的最常见迹象。•恶心，消化不良，胃灼热或胃痛。
癫痫发作行动计划和医疗警报信息
4 如果学生在癫痫发作后没有完全康复或恢复正常。 如果学生在癫痫发作期间受伤。 如果学生患有糖尿病。 如果学生在癫痫发作后呼吸困难或看起来灰色或蓝色（发绀）。 如果学生在癫痫发作救援干预后呼吸困难或看起来灰色或蓝色（发绀）。 如果癫痫发作发生在水中。 如果这是学生第一次癫痫发作。 如果这是学生第一次获得救援药物，则在给予救援药物后立即给予。
通过 OHE2LM 优化心脏病发作预测
摘要：- 预测心脏病发作是导致全球发病率上升的一个重要问题。在临床数据分析中，心血管疾病成为预测的关键焦点，其中数据科学和机器学习 (ML) 提供了宝贵的工具。这些方法通过考虑各种风险因素来帮助预测心脏病发作，就像高血压、胆固醇水平升高、脉搏不规律和糖尿病一样，这项研究旨在通过机器学习技术提高预测心脏病的准确性。本研究介绍了一种 ML 驱动的方法，称为 ML-ELM，致力于通过分析各种风险因素来预测心脏病发作。提出的 ML-ELM 模型与替代方法进行了比较，利用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和 XGBoost 等机器学习技术是探索不同预测建模方法的一个关键方面。，是研究策略的一部分。用于心脏病症状的数据集来自 UCI ML 存储库。结果表明，我们提出的 ML-ELM 模型在测试的 ML 技术中表现出卓越的预测性能。 ML 模型在识别心脏病发作症状方面表现出显著的效率，尤其是使用增强算法时。我们使用准确度评估来衡量预测能力，我们建议的模型显示出 96.77% 的出色准确率。
通过深度学习预测癫痫发作......
脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的重要技术，可用于辅助诊断癫痫和研究人脑的电模式。由于 EEG 信号的非平稳性质，不同患者的不同记录会话中的癫痫发作模式会有所不同。在这项研究中，我们实施了一种新的深度学习长短期记忆 (LSTM) 模型来检测脑肿瘤和癫痫发作。该过程包括四个关键步骤：EEG 信号预处理、发作前特征提取、使用灰狼优化 (GWO) 进行超优化以及基于 LSTM 的分类。评估利用了来自 EEG 和 ABIDE fMRI 数据集的长期 EEG 记录。通过试验各种模块和记忆单元层，首先进行预分析以确定最佳 LSTM 网络架构。LSTM 模型利用了许多检索到的特征，包括在分类之前提取的 EEG 通道之间的时间和频域信息。实施方法的发现揭示了准确预测癫痫发作同时最大限度地减少误报的显著优势。所实施的 LSTM 方法实现了 99% 的准确率、98% 的精确度、99% 的召回率和 98% 的 f1 测量值，与基于跨子模式相关的主成分分析 (SUBXPCA) 和梯度提升决策树 (GBDT) 方法相比，效果更佳。
分析降雨发作，停止和长度
其对尼日利亚尤贝州卡拉苏瓦地方政府地区作物产量的可变性影响。该研究使用了从Nguru站的Nimet办公室收集的辅助数据。数据用于1992年至2022年的平均每月降雨。使用Walter 1967计算发作，停止数据和生长季节长度的方法分析了数据。研究的结果表明，降雨的变化导致降雨迟到，早期停止并缩短了研究区域的生长季节的长度。研究区域降雨的最早发病日期是2002年5月30日从研究的30年开始发作日期。在研究的30年内的晚期发作日期是7月9日，通常发生在1992年，1993年，2009年和2015年。2011年8月4日是卡拉苏瓦地方政府地区最早的停止日期，雨水的戒烟日期为2019年10月28日，这是研究后30年中最高的。在2004年（46天），2007年（51天），2015年（56天）和其他年份（如1993，1995，1995，1998，2001,2008，2009和2020年）中，生长季节的最低长度是确定的。该研究建议农民应将其种植期更改为适当的时间，因为起发已经发生了变化，以避免在早期造成农作物损害，政府应为农民提供早期成熟的作物和改善的作物品种，缓解/适应性行动非常需要以应对问题。
紧急癫痫发作的紧急快速反应
摘要。癫痫是一种常见的神经系统疾病，可导致所有年龄段患者癫痫发作。癫痫发作的频率可以通过开处方抗癫痫药来控制。耐药性癫痫是一种疾病，使癫痫发作不受强化药物的控制。此类患者经常癫痫发作的高风险，并且由于突然下降而容易受伤。许多国家禁止癫痫患者推动癫痫发作会导致生命和财产丧失。在过去的几十年中，已经在监测患者的癫痫发作活动中进行了巨大的工作，并提醒护理人员在紧急情况下扩大帮助。该研究提出了智能医疗保健互联网框架，以在偶发中为癫痫患者提供立即帮助，同时在自动驾驶汽车旅行时。在拟议的框架中，通过云传输到控制申请的患者可穿戴设备的癫痫发作警报。控制应用程序还从视觉，超声波和雷达传感器中接收数据。癫痫发作警报的关键信息和传感器数据命令汽车强制停止。癫痫发作的Google Map位置已发送给患者的护理人员以及注册医院。正在开发许多应用程序，以为全自动汽车驾驶员提供豪华和舒适性。远没有为驱动癫痫发作的驾驶员紧急迅速反应提供奢侈品，旨在提出一种解决方案，该解决方案可以挽救尽管药物严重的药物耐药性或容易发作的癫痫患者的寿命。云同步的实验结果表明，最小时间为30秒30 ms，最大时间为31秒63毫秒。实验结果证明，建议直接从控制应用中提醒患者的护理人员，而不是通过云提醒。
儿童接种疫苗后癫痫发作
随着疫苗接种计划的成功实施，疫苗可预防疾病及其后果的发病率下降，公众的注意力已转向疫苗安全性和免疫后潜在不良事件 (AEFI)。AEFI，尤其是具有发育后遗症风险的神经系统事件，尤其会影响父母对疫苗安全性的信心并影响进一步的疫苗接种决定。接种疫苗后的癫痫发作就是其中一种 AEFI。虽然儿童的初次癫痫发作很可能在急诊室进行治疗，但这些儿童的父母经常会向全科医生 (GP) 寻求有关其孩子后续疫苗接种的建议。在本文中，作者回顾了关于儿童接种疫苗后发生的癫痫发作（称为疫苗近端癫痫发作）的已知信息。随后是两个说明性病例，以强调每种病例在计划进一步接种疫苗方面的临床差异和治疗意义。