XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心电
死亡率风险预测心电图作为心血管疾病的信息指标
结果：DLM通过在10年期间使用ECG在内部/外部验证集中实现了0.858/0.836的C-指标。由拟议的DLM确定的高风险群体的危险比（HR）为14.16（95％偶发间隔（CI）：11.33 - 17.70）与内部验证中的低风险组相比，在内部验证中相比具有更高的心血管疾病风险，并提出了较高的心血管疾病（CV）的较高风险。 34.84), non-CV mortality (HR: 13.68, 95% CI: 10.76 – 17.38), AMI (HR: 4.01, 95% CI: 2.24 – 7.17), STK (HR: 2.15, 95% CI: 1.70 – 2.72), and HF (HR: 6.66, 95% CI: 4.54 – 9.77), which was consistent in独立社区医院。跨国验证还显示HRS为4.91（95％CI：2.63 - 9.16）和2.29（95％CI：2.15 - 2.44），用于SAMI-TROP中的全因死亡率和数字电视图15％（Code15）COHORTS中的全因死亡率和临床结果。
心电图年龄与社区心血管事件之间的关联：弗雷明汉心脏研究
结果：研究对象包括 9877 名 FHS 参与者（平均年龄 55±13 岁；54.9% 为女性），共进行了 34 948 次心电图检查。心电图年龄与实际年龄相关（r=0.81；平均绝对误差 9±7 岁）。经过17±8年的随访，多变量模型显示，年龄每增加10年，全因死亡率就增加18%（风险比[HR]，1.18 [95% CI，1.12–1.23]），心房颤动风险增加23%（HR，1.23 [95% CI，1.17–1.29]），心肌梗死风险增加14%（HR，1.14 [95% CI，1.05–1.23]），心力衰竭风险增加40%（HR，1.40 [95% CI，1.30–1.52]）。此外，加速衰老与全因死亡率增加 28% 相关（HR，1.28 [95% CI，1.14-1.45]），而减缓衰老则与全因死亡率下降 16% 相关（HR，0.84 [95% CI，0.74-0.95]）。
移动心态提取的机器学习心电图
摘要：背景：本互联网技术正在重塑医疗保健应用程序。我们对基于心电图（ECG）的心脏健康管理（ECG）的长期，超临床，心电图（ECG）的特殊兴趣，并提出了一个机器学习框架，以从嘈杂的移动ECG信号中提取关键模式。方法：提出了一个三阶段混合机器学习框架，用于估计与心脏疾病相关的ECG QRS持续时间。首先，使用支持向量机（SVM）从移动心电图中识别出原始的心跳。然后，QRS边界使用新型模式识别方法，多视图动态时间翘曲（MV-DTW）定位。为了增强信号中运动伪影的鲁棒性，MV-DTW路径距离也用于量化心跳特异性的失真条件。最后，对回归模型进行了训练，可以将移动ECG QRS持续时间转换为常用的标准胸部ECG QRS持续时间。结果：通过提出的框架，ECG QRS持续时间估计的性能非常令人鼓舞，并且相关系数，平均误差/标准偏差，平均绝对误差和根平均绝对误差分别为91.2％，0.4±2.6，1.7和2.6 ms，与传统的基于胸部ECG基于传统的基于胸部ECG的测量相比。结论：证明有希望的实验结果表明框架的有效性。这项研究将极大地将基于机器学习的ECG数据挖掘到智能医疗决策支持。
CoAt-Mixer：利用心电图检测左心室肥大的自注意力深度学习框架
左心室肥大是全因死亡和发病的重要独立危险因素，在心脏变化早期准确诊断具有重要的临床意义。心电图是初级保健中最方便、经济、无创的筛查方法。然而，实际的左心室肥大与诊断结果的符合率较低，因此人们对使用大数据和深度学习的算法的兴趣增加了。我们尝试使用大数据和深度学习算法来诊断左心室肥大，并旨在根据男性和女性的差异确认其诊断能力。这项回顾性研究使用了 2010 年 10 月至 2020 年 2 月在韩国原州延世大学原州 Severance 基督教医院获得的心电图。对左心室肥大的初步筛查进行了二元分类。实验中使用了三个数据集：男性、女性和整个数据集。二元分类的截止值定义为与筛选测试有意义的值（< 132 g/m 2 vs. 132 g/m 2 ，< 109 g/m 2 vs. 109 g/m 2 ）。分类任务使用了六种类型的输入。我们试图确定心电图是否具有对左心室肥大诊断的预测能力。对于整个数据集，该模型的受试者工作特征 (AUROC) 曲线下面积为 0.836（95% CI，0.833–838），灵敏度为 78.37%（95% CI，76.79–79.95）。对于男性数据集，AUROC 为 0.826（95% CI，0.822–830），灵敏度为 76.73%（95% CI，75.14–78.33）。对于女性数据集，AUROC 为 0.772（95% CI，0.769–775），灵敏度为 72.90%（95% CI，70.33–75.46）。我们的模型证实，左心室肥大可以在一定程度上通过心电图、人口统计学和心电图特征进行分类。特别是，我们构建了一个考虑性别差异的学习环境。因此，证实了男女之间的诊断能力差异。我们的模型将帮助疑似左心室肥大的患者以低成本接受筛查测试。此外，我们的
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。
基于心脏的心电图的心脏框架...
最严重的疾病困扰着人类的人是心脏病，因此早期诊断和预测心脏病是挽救人类生命的必要条件。心脏病需要早期诊断和预后才能挽救生命。因此，通过使用深度学习算法来避免机器学习中的缺点来完成准确的预测，因为它们使用单独的算法进行特征选择来提取功能。结果，卷积神经网络（CNN）与Aquila优化算法（AOA）结合使用，作为混合深卷积神经网络（DCNN），用于检测心脏。AOA算法用于选择DCNN中的重量参数，该参数在图像上很好地工作。心电图（ECG）图像用于预测心血管疾病。驱动该研究的概念是将ECG图像和临床数据结合在一起，以便在预测中提供高性能。ECG图像已预处理以缩小大小，然后应用CNN并进行预测。在这种情况下，采用了不同的预处理方法，并在这项工作中找到了最佳的预处理方法。ECG图像，并应用了不同的数学方法，例如傅立叶变换，DCT或傅立叶变换和DCT等的组合，并找到最佳方法。然后在MATLAB中实现了所提出的模型，并通过将其与其他现有CNN模型进行比较来评估其性能。关键词：深卷积神经网络，Aquila优化算法，心脏病，
将知识从自然语言转移到心电图：我们可以通过语言模型检测心血管疾病吗？
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）（ECG）来弥合这一差距。为了解决这个问题，我们提出了一种用于心血管疾病诊断和自动ECG诊断报告生成的方法。我们还通过最佳运输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告的生成，以及（2）零射的疾病疾病检测。我们的方法能够生成高质量的心脏诊断报告，甚至与监督基线相比，甚至还可以达到竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到心脏领域的可行性。
和TA取代的LI7LA3ZR2O12（LLZO）实心电解质
摘要：与传统的锂离子电池（LIBS）相比，固态电池（SSB）是有望实现高能密度和安全性提高的下一代电池的有希望的。尽管市场潜力很大，但很少有研究调查了SSB回收过程，以恢复和重用循环经济的关键原始金属。对于传统的LIB，湿法铝回收已被证明能够生产高质量的产品，而浸出是第一个单元操作。因此，必须建立对固体电解质的浸出行为的基本理解，这是具有不同lixiviants的SSB的关键组成部分。这项工作研究了矿物质酸（H 2 SO 4和HCl），有机酸，有机酸（Formic，乙酸，乙酸，草酸和柠檬酸）和水中最有希望的Al和最有前途的al和TA取代的Li 7 Li 7 Li 7 Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）固体电解质。使用实际的LLZO生产浪费在1 m酸中以1:20 s/L的比率在25℃下24小时进行。结果表明，诸如H 2 SO 4之类的强酸几乎完全溶解了LLZO。用草酸和水观察到鼓励选择性浸出特性。对LLZO浸出行为的这种基本知识将为未来的优化研究提供基础，以开发创新的水透明质量SSB回收过程。
心电图中人工智能的当前和未来使用
摘要：人工智能（AI）越来越多地用于心电图（ECG）来协助诊断，分层和管理。AI算法可以在以下领域帮助临床医生：（1）心律不齐，ST段变化，QT延长和其他ECG异常的解释和检测； （2）在有或没有临床变量的情况下整合的风险预测（预测心律不齐，心脏猝死，中风和其他心血管事件）； （3）实时监测来自心脏植入电子设备和可穿戴设备的心电图信号，并在根据时间，持续时间和情况发生重大变化时提醒临床医生或患者； （4）通过去除噪声/人工制品/干扰以及提取人眼看不到的噪声/伪像/干扰来提高ECG的质量和准确性（心率变异性，节拍到孔间隔间隔，小波转换，样品级别的分辨率等）。）; （5）治疗指导，协助患者选择，优化治疗，改善症状到治疗时间和成本效益（早期激活ST段升高患者代码梗塞的激活，预测对抗心律失常药物或心脏植入式设备的反应，从而减少了心脏毒素的风险，等等。）; （6）促进ECG数据与其他模式（成像，基因组学，蛋白质组学，生物标志物等）的整合。将来，随着越来越多的数据可用并开发了更复杂的算法，AI将在ECG诊断和管理中发挥越来越重要的作用。
基于心电图的机器学习模型的多数据源的必要性
摘要。尽管人们对机器学习研究的兴趣正在显著增长，尤其是在医学领域，但研究结果与临床相关性之间的不平衡比以往任何时候都更加明显。造成这种情况的原因包括数据质量和互操作性问题。因此，我们旨在检查公开的标准心电图 (ECG) 数据集中站点和研究特定的差异，理论上这些数据集应该通过一致的 12 导联定义、采样率和测量持续时间实现互操作。重点在于即使是轻微的研究特性是否会影响训练有素的机器学习模型的稳定性。为此，研究了现代网络架构以及无监督模式检测算法在不同数据集上的性能。总的来说，这是为了检查单点心电图研究的机器学习结果的泛化。