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World File Search System失常
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志 促进可持续性：自然纤维复合材料的环境优势 - 迷你审查 氧化应激引起的神经退行性疾病，例如... 渐进性上核麻痹中的“老虎符号” 旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告 磁共振图像中的隐私问题 心力衰竭患者的研究文章指甲毛细管发现 对的网格绑定太阳能光伏的综合分析 使用糖尿病患者中的静脉和毛细血管血液样本比较葡萄糖测量技术 rrt- dijkstra：改进的移动机器人计划算法 聚苯胺... 的介电特性 nano/mikromotorlar ve biyomedikaluygulamaları
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高，尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度，即所谓的热岛效应，在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此，需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天，无人驾驶飞机（UAV）系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确，不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应，因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统，用于测量地球表面的能量通量和温度，这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此，UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论，无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具，它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
emery –dreifuss肌肉营养不良1型与恶性心律失常的高风险和终末期心力衰竭有关
道格拉斯·埃拉拉纳加 - 摩尔6，克里斯蒂安·梅多7，弗朗西斯·贝尔穆德斯·米米尼斯（FrancissesBermúdez-Mimenez）8，拉巴·本（Rabah Ben），星期四9，法国文学10，阿恩霍布斯（Ainhoobs）11:12，“马里尼·贝托洛（Ainhoobs），“马里尼·贝托洛Luisa Master 7，Matthew R.G.泰勒7，维多利亚N. Parikh 16，Ashley Ashley 16，Roberto 11,12,19，John Bourke 13.14，Constantinos 1.2.2
两例丝蛋白-C心律失常左心室
案件摘要一名28岁的女士（案例1）在父亲突然去世后被转诊进行心脏检查。她的父亲叔叔（案例2）在转诊之前已被诊断为假定的心肌病。通过ELEC心形摄影图（ECG），24小时的Absuratory ECG监测仪，运动测试和CMR成像进行了广泛的处理。对案例1的研究显示，在卧床监测中，t波倒在下边铅中，室异位负担为3％。心脏磁共振成像显示，具有圆周宏观纤维化的LV收缩功能（射血分数为40％）中等降低。她的叔叔（案例2）在CMR上的脑室受损和扩张。最近在我们的单元中引入了CAR开发服务后，两者对于致病性丝蛋白-C变体（C.7384+1G> a）都是杂合的。基于CMR的发现和遗传结果，两名患者的诊断被认为是ALVC。经过多年的监视，患者1现在具有IM可植物的心脏扭曲器除颤器（ICD）指示。
RBM20变体载体的心室心律失常和心力衰竭的风险
道格拉斯·E·坎尼（Div），医学博士； Alexandros Protonotarios，医学博士； Athanasios Bakalakos，医学博士； PETROS SYRRIS博士； Massimiliano Lorenzini，医学博士； Bianca de Stavola博士；路易丝·比格雷格（Louise Bjerregaard），医学博士； Anne M. Dybro，医学博士； Thomas M. Hey，医学博士；弗雷德里克克·汉森（Frederikke G. Hansen），医学博士； MarinaNavarroPeñalver，医学博士； Maria G. Crespo-Leiro，医学博士； Jose M.Larrañaga-Moreira，医学博士；医学博士Fernando de Frutos；蕾妮·约翰逊（Renee Johnson）博士；托马斯·A·斯莱特（Thomas A. Slater），医学博士；医学博士Lorenzo Monserrat；医学博士Anshuman Sengupta；路易莎·梅斯特罗尼（Luisa Mestroni），医学博士； Matthew R.G.泰勒，医学博士，博士；医学博士Gianfranco Sinagra； Zofia Bilinska，医学博士； Itziar Solla-Ruiz，医学博士； Xabier Arana Ahaga，医学博士； Roberto barriales-Villa，医学博士； Pablo Garcia-Pavia，医学博士，博士； Juan R. Gimeno，医学博士； Matteo dal Ferro，医学博士；马可·梅洛（Marco Merlo），医学博士；医学博士Karim Wahbi；医学博士Diane Fatkin； Jens Mogensen，医学博士； Torsten B. Rasmussen，医学博士；佩里·埃利奥特（Perry M. Elliott），医学博士
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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 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。
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自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。