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World File Search System心律失常
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。
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。
长 QT 综合征：开始治疗后重新评估心律失常风险的重要性
结果 总共纳入了 946 名患者（诊断时年龄为 26 ± 19 岁，51% 为女性）。94% 的患者接受 β 受体阻滞剂 (β B) 治疗，QTc ≥ 500 ms 患者的比例从 18% 降至 12% (P < .001)。在 7 ± 6 年的随访期间，无患者死亡；4% 的患者出现 CE，其中 0.4% 的患者患有 ACA。110 名患者出现静态 M-FACT ≥ 2，其中 106 名患者接受 β B 治疗。在 49/106 名持续动态 M-FACT ≥ 2 的患者中，进一步治疗优化（55% 接受左心交感神经支配、31% 接受美西律、27% 接受 ICD）后，仅 7 名 (14%) 患者出现 CE（无 ACA），其余 57 名患者无 CE。此外，32 名患者出现动态 M-FACT ≥ 2，但经过治疗优化后，只有 3 名 (9%) 患者出现 CE S。根据 M-FACT 评分≥ 2，共有 142 名患者应接受 ICD，但只有 22/142（15%）患者植入，其中 3 名报告出现电击。
使用深度学习技术从2D ECG图像中检测心律失常使用深度学习技术从2D ECG图像中检测心律失常
摘要 - 心律失常是正常心律的不规则变化，有效的手动识别需要大量时间，并且取决于临床医生的经验。本文提出了基于深度学习的新型2D卷积神经网络（CNN）方法，以准确地分类五种不同的心律失常类型。在心电图（ECG）信号上测试了所提出的体系结构的性能，这些信号从MIT-BIH心律失常基准数据库中获取。ECG信号被分割为心跳，每个心跳转换为2D灰度图像，作为CNN结构的输入数据。发现训练结果的97.42％发现，提出的架构的准确性表明，具有转换后的2-D ECG图像的拟议的2-D CNN体系结构可以达到最高的精度，而无需进行任何预处理和特征提取和ECG信号的特征选择阶段。
立体定向性心律失常及其对现代心脏电生理学的影响：EHRA调查的结果
助理教授兼顾问心脏病专家专门研究非侵入性心血管成像（心脏MRI，CT和超声心动图），心力衰竭和遗传性心肌病和牛津大学的临床医学家；在牛津大学医院接受了医学和心脏病学培训，在爱丁堡大学完成了研究硕士学位和英国心脏基金会的心血管科学博士学位；牛津大学心血管成像的进一步博士后研究奖学金，牛津大学心力衰竭/ICC临床奖学金和牛津大学欧洲心脏病学学会赞助的临床试验中的临床奖学金。研究经验涵盖了基础科学和药物开发项目，转化临床研究和随机对照试验。个人详细信息电子邮件gosia.wamil@gmail.com; wamil.malgorzata@mayo.edu; malgorzata.wamil@gtc.ox.ac.ac.uk电话07834593970 GMC全注册6088803在伦敦大型西部医院NHS和Mayo Clinic Healthcare的现任邮政顾问心脏病专家在伦敦伦敦CCT CTCT 2017年11月7日至2017年11月7日（心脏病学和一般医学）教育202-2-24牛津大学2018年SCMR和EACVI 3级商学院说，由欧洲心脏病学会资助2021年牛津行政领导证书，CMR 2017年心脏病学和通用医学双重CCT，牛津大学医院，2017年，2021年Scct Cardiac Ct Carcrectication 2017，2023 EACVI CARDIAC MRI 2016，ACCRESE MRI 2016，202222222232222222222222222222222.心脏病学认证2013年欧洲一般心脏病学检查（BCS，基于知识的评估）2013，2018，2018，2023 Transthoracic Echo Echo Echotagraghograghogroghice认证学会2010年2010年美国研究生许可检查研究 - USMLL考试USMLE步骤1，步骤2，步骤2 CS 2005 MSC心血管研究，爱丁堡大学，与DRICKINCTION，2003年医学博士学位博士学位，与众不同，我的年度最佳华沙医科大学和Freie Universitaet在柏林
致心律失常性右心室心肌病的右心劳损：对心血管结果的影响
使用 TomTec ImageArena 分析了 70 名患者的右心尖聚焦视图中的 RVGLS 和 RAGLS，并确定了与综合终点（持续性室性心律失常和心血管死亡）的关联。在 4.9 年的中位随访期内，26 名 (37%) 患者达到了终点。事件组的 RVGLS 显著受损（-11.5 [-13.3 至 -10.2] %），而无事件组（-15.8 [-17.1 至 -14.5] %，P < 0.001），RAGLS 也是如此（分别为 22.8 [21.4–27.4] % 和 31.5 [25.1–39.6] %，P < 0.001）。在 Cox 回归中，RVGLS（HR 1.36，P < 0.001）和 RAGLS（HR 0.92，P = 0.002）与不良事件风险较高相关。在多变量 Cox 回归模型中，RVGLS 和 RAGLS 与年龄、性别和常规 RV 参数无关，且随其递增，当 RVGLS 和 RAGLS 同时应用而非单独应用时，模型拟合度会得到改善。
![[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](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5d1e51c4e2f0f20ac0160753f5ff4020dbe9ce1b.webp)
[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”
接种 COVID-19 疫苗与未接种 COVID-19 疫苗后的心律失常：系统评价与荟萃分析
保留所有权利。未经许可不得重复使用。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权所有者于 2022 年 11 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.11.21.22282554 doi：medRxiv 预印本
心律失常：心律不齐的机制，诊断和治疗方法：机制，诊断和治疗方法心律不齐
Originals Received: 06/19/2024 ACCEPTance for Publication: 07/09/2024 Christovam Abdalla Neto Graduating in Medicine Institution: Faculty of Higher Education of the Amazon (FES) Address: Redenção, Pará, Brazil E-mail: Christovaneto@gmail.com Juliana Fernandes Areal Graduate in Medicine Institution: University of West Santa Catarina （UNOESC）地址：巴西的Joaçaba，圣塔卡塔琳娜电子邮件：Carrizo.jfa@gmail.com Amanda da Silva Peixoto毕业于医学机构：Tira-Dental（University Center Tira-Dental（单位）地址：Maceió Maranhão（UFMA）的地址：巴西圣路亚岛电子邮件castro.jonathan154@gmail.com luma de souza vieira Vieira毕业于医学机构：Uninovafapi大学中心（UNINOVAFAPI）Originals Received: 06/19/2024 ACCEPTance for Publication: 07/09/2024 Christovam Abdalla Neto Graduating in Medicine Institution: Faculty of Higher Education of the Amazon (FES) Address: Redenção, Pará, Brazil E-mail: Christovaneto@gmail.com Juliana Fernandes Areal Graduate in Medicine Institution: University of West Santa Catarina （UNOESC）地址：巴西的Joaçaba，圣塔卡塔琳娜电子邮件：Carrizo.jfa@gmail.com Amanda da Silva Peixoto毕业于医学机构：Tira-Dental（University Center Tira-Dental（单位）地址：Maceió Maranhão（UFMA）的地址：巴西圣路亚岛电子邮件castro.jonathan154@gmail.com luma de souza vieira Vieira毕业于医学机构：Uninovafapi大学中心（UNINOVAFAPI）
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