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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。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
已发表版本的引用 (APA)：KORA 研究组、南特遗传性心律失常转诊中心、Barc、J.、Tadros、R.、Glinge、C.、Chi
布鲁格达综合征 (BrS) 是一种与年轻成人猝死有关的心律失常疾病。除了编码心脏钠通道 NaV1.5 的 SCN5A 外，易感基因仍然很大程度上未知。在这里，我们进行了一项全基因组关联荟萃分析，包括 2,820 例无关的 BrS 病例和 10,001 例对照，并在 12 个基因座（10 个新基因座）上确定了 21 个关联信号。单核苷酸多态性 (SNP) 遗传力估计值表明存在强大的多基因影响。基于 21 个易感性变异的多基因风险评分分析表明，不同患者亚组中常见风险等位基因的累积贡献不同，以及与一般人群中心脏电特征和疾病的遗传关联。心脏转录因子基因座的优势表明转录调控是 BrS 发病机制的一个关键特征。此外，对编码微管正端结合蛋白 EB2 的 MAPRE2 进行的功能研究表明，微管相关的运输对 NaV 1.5 表达的影响是一种新的潜在分子机制。总之，这些发现拓宽了我们对 BrS 遗传结构的理解，并为其分子基础提供了新的见解。BrS 是一种心脏疾病，其特征是心电图 (ECG) 右胸前导联的标志性 ST 段抬高和年轻成人猝死风险增加 1,2。据报道，大约 20% 的病例存在 SCN5A 中的罕见编码变异，SCN5A 编码心脏钠通道 NaV 1.5，该通道是钠电流 (I Na) 的基础 3,4。导致该疾病的其他易感基因仍然很大程度上未知。在一项对 312 名 BrS 患者进行的全基因组关联研究 (GWAS) 中，我们之前确定了三种常见的易感性变异，并提供了复杂遗传结构的证据 5 。在这里，我们将最初的关联扫描扩展为一个大型荟萃分析，包括 2,820 例无关病例和 10,001 例具有欧洲血统的对照（补充表 1 和 2 及补充说明），测试了 6,990,521 个次要等位基因频率 (MAF) ≥ 0.01 的变异（图 1 和补充图 1 和 2）。共有 12 个基因座（10 个新基因座）达到了全基因组统计显着性阈值 P < 5 × 10 − 8（表 1 和补充图 3a-l）。条件分析发现，在 3 号染色体基因座处有 7 个额外的全基因组显著性关联信号，在 6 号染色体和 7 号染色体基因座处有一个额外的信号（表 1 和补充图 3m-u）。基于 SNP 的遗传力 (h2SNP) 分析表明，对 BrS 的易感性很大一部分可归因于常见的遗传变异。h2SNP 估计值范围从使用 LDSC6 的 0.17（se 0.035）到使用 GREML7 的 0.34（se 0.02），
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
脱莫普拉金基因变异载体中心律失常风险分层的新颖工具
Cannie 4，Nisha A.Glotra 1，Chary Cappeletto 6，Christian Medo 7，Ardan M. Saguner 8，Firat Duru 8，Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11，Maddalena 12，Elena Biagini Giulio Count 17，Claudio Tondo 18:19，Momina Yazdani 20,21，James S. Ingres 24，Flavia Ader 25,26，Giovanni Perette 27，马修·泰勒（Matthew Taylor）7，路易莎（Luisa Master 7） 2.35‡2.35‡。您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
心律失常性心肌病作为肌疾病
心律失常性心肌病（ACM）是一种遗传性心肌病，其特征是通过纤维脂肪浸润和心肌细胞损失替换心肌。ACM易感性心律不齐的高风险。ACM最初被定义为一种脱染色体疾病，因为导致疾病的大多数已知变异涉及编码脱染色体蛋白的基因。研究这种病理是复杂的，特别是因为人类样本很少见，并且在可用时反映了该疾病最先进的阶段。通常的细胞和动物模型无法再现人类病理的所有标志。在过去十年中，已提出人类诱导的多能干细胞（HIPSC）作为创新的人类细胞模型。现在，HIPSC分化为心肌细胞（HIPSC-CM）现在已被良好控制，并且在许多实验室中广泛使用。该HIPSC-CM模型概括了病理学的关键特征，并为疾病的心肌细胞综合方法和筛查抗心律失常药物（AAD）有时在经验上为患者开了。在这方面，该模型为探索和开发新的治疗方法提供了独特的机会。HIPSC-CMS的使用无疑将有助于开发精密医学，以更好地治愈患有ACM的患者。