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紧急心电图解释：心脏接近
心电图是必不可少的工具，可以帮助快速诊断各种急性医疗状况。急诊部门已被重新排列，以优先考虑患有急性冠状动脉症状症状的人在三叶草中快速获取ECG。，但是心电图也可以帮助诊断和风险分层其他心血管，代谢和有毒状况。这类似于大多数急性护理抱怨的生命体征 - 包括pal，晕厥，胸痛，呼吸急促，腹痛/呕吐，无力，醉酒，醉酒和降落。心电图对于紧急情况尤其重要，当我们最初拥有的只是临床评估和心电图时，以及在任何实验室结果可用之前需要管理最敏感的诊断（以及它们不可靠时）。虽然心电图解释是急性护理提供者的重要技能，但几乎没有正式培训。大多数学习通过会议或在线学习独立发生。但是，如何教授心电图的大部分依赖于记忆而不是理解，或者锚定在心电图的一个部分而忽略其他部分。这是由于众所周知不准确的计算机解释而加强的，而STEMI范式仅着眼于ST段高程，因此，伪造正和假阴性率为25％。ECG解释的挑战的一部分是，有很多信息，每个异常都有多种差异。您如何同时对12条线索进行看一见，将多种异常重复并将其整合到即时诊断中？你不能。取而代之的是，您需要一个系统的操作，使您能够有条理但迅速地解释ECG，然后在临床环境中应用。以下旨在提供这种心电图解释的方法。它是基于旨在急诊医师诊断急性冠状动脉闭塞的质量改进项目，然后在急诊Medicicinecases.com上发展为每月的ECG病例博客。这是为Uoft急诊医学居民的一本书，以下是Hearts居民ECG研讨会的凝结版本。以下页面为ECG解释提供了基础，将在即将举行的研讨会中进一步探索，并且可以随着时间的流逝而进一步发展。感谢Matthew Tepper和Mazen El-Baba博士的编辑和反馈
人类与人工智能在心电图解读中的未来
1997年9月：加州大学旧金山分校心脏电生理学系研究员 2000年6月：东京医科大学八王子医疗中心心脏病学系助理教授 2006年3月：东京医科大学心脏病学系讲师 2016年9月：湖西中央医院心脏病学系主任 2022年10月：湖西中央医院副院长
在可穿戴形式的心电图和心血管事件的预测上检测到的过早心房和心室收缩
1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>
心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
用户手册-RScribe™12导管心电图系统
版权所有©2023 Welch Allyn。本文档包含属于Welch Allyn，Inc。的机密信息。未经Welch Allyn，Inc。Welch Allyn的明确书面同意，本文件的任何部分都不能在接收组织之外传输，复制，使用，使用或披露，Welch Allyn是Welch Allyn的注册商标。 SCF（源一致性过滤器）是Welch Allyn，Inc。Microsoft和Windows的版权所有，是Microsoft Corporation的注册商标。Adobe和Acrobat是Adobe Systems Incorporated的注册商标。diCom是国家电气制造商协会的注册商标，其标准出版物与医疗信息的数字通信有关。软件：v6.2.x专利/专利Hillrom.com/patents可能由一项或多项专利涵盖。请参阅上面的Internet地址。Hill-Rom公司是欧洲，美国和其他专利的所有人，以及未决的专利申请。Hillrom的技术支持有关任何Hillrom产品的信息，请致电1.888.667.8272，MOR_TECH.SUPPORT@HILLROM.COM与Hillrom技术支持联系。
神秘的儿科心电图：练习儿科医生的工具
正常的预期心率随着年龄的增长而变化。在一般中，正常的静息心率为100至200 bpm，在2至8岁的儿童中为75至150 bpm，在大儿童中为50至120 bpm。必须解释有关患者临床文本的这些“正常值”。例如，在婴儿易怒的情况下，可以看到鼻窦率高达230 bpm。鼻窦心动过缓，如果无症状，通常是所有儿科年龄组的良性现象，除了直接新生儿时期，可能会指示新生儿复苏的直接新生儿时期，可能会指示严重的心动过缓。（9）在老年新生儿，婴儿和儿童中，无症状的窦性心动过缓带有更良性的预后。鼻窦心动过缓在运动员中尤其常见。（10）
基于心电图和脑电图的应力分析
________________________________________________ Mehmet Kaya，博士 副教授 生物医学和化学工程与科学 专业顾问
1 期临床试验中超重或肥胖患者基线心律失常的患病率：24 小时动态心电图记录分析
尽管已有健康志愿者中心律失常患病率的估计值，但缺乏其他特定人群的基线数据，例如越来越多地参与临床试验的超重和肥胖人群。本研究调查了两项体重管理药物 1 期试验（NCT03661879、NCT03308721）中超重或肥胖参与者的心律失常基线患病率。参与者年龄为 18– 55 岁，无心血管疾病史，体重指数 (BMI) 为 25.0–39.9 千克/米 2，接受生命体征、心电图 (ECG) 记录和电解质异常筛查。心脏病专家收集并手动审查基线 24 小时心电图 (Holter) 数据。主要终点是发生预定义心律失常≥ 1 次的参与者比例。从 207 名参与者那里获得了连续 12 导联心电图数据。大多数心律失常发生在 < 3% 的参与者中。房室传导阻滞和其他潜在恶性心律失常并不常见。与年龄、性别或 BMI 无关。房室传导阻滞、非持续性室性心动过速和其他潜在恶性心律失常的患病率与体重正常的健康参与者报告的患病率相似。在体重管理药物的临床试验中，了解超重和肥胖人群心律失常的基线患病率可能会为试验资格标准提供信息，改善试验决策，并有助于与卫生当局的讨论。如果心律失常风险是分子固有的，或者在临床前研究中已经观察到信号，则应在这些试验中考虑基线 Holter 读数和实时心电图遥测监测。
根据不完整心电图信号估计心率
摘要：心率作为生理健康状况最显著的指标之一，成为研究者们必研究的对象。与许多现有方法不同，本文提出了一种在时间序列缺失模式下从心电图中实现短时心率估计的方法。得益于深度学习的快速发展，我们采用双向长短期记忆模型 (Bi-LSTM) 和时间卷积网络 (TCN) 从持续时间小于一个心动周期的心跳信号中恢复完整的心跳信号，并从恢复的片段中结合输入和预测输出估计心率。我们还比较了 Bi-LSTM 和 TCN 在 PhysioNet 数据集上的性能。通过在没有明显心律失常的数据库中的静息心率范围 60–120 bpm 和有心律失常的数据库中的相应范围 30–150 bpm 上验证该方法，我们发现网络为固定格式的不完整信号提供了一种估计方法。这些结果与正常心跳数据集 (γ > 0.7, RMSE < 10) 和心律失常数据库 (γ > 0.6, RMSE < 30) 中的真实心跳一致，验证了可以通过模型提前估计心率。我们还讨论了预测模型的短期限制。它可以用于生理目的，例如时间受限场景中的移动感应，并为缺失数据模式中更好的时间序列分析提供有用的见解。
心电图和心脏解剖结合的组合产生
这是接受纸的作者版本。请注意，本手稿可能会在出版前进行写作的较小编辑更改。未经许可就不会传播。可能被引用如下：Rueda，J.，Pugh，J。＆Savulescu，J。（即将到来）。重生增强技术的道德破坏性未来。生物技术的趋势，印刷中。