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World File Search System心电图
心电图（12 导联心电图）
心电图是一种非侵入性检查，用于获取有关心脏电生理的信息，包括心率和心律。它表示心脏在去极化和复极化过程中的电活动，记录在体表的电极上，使病理定位到心脏的特定区域。心电图仍然被视为黄金标准检查，通常是对有心脏病风险、开始服用抗精神病药物、监测 QTC 间隔、可能需要快速镇静（伯明翰和索利哈尔精神健康基金会信托政策，2023 年）或先前诊断出心脏病或有心脏事件风险的服务用户进行的第一项诊断测试。便携性、低成本和易于操作意味着各种人员可以在整个信托机构的多个临床地点（包括诊所和住院环境）快速轻松地记录心电图。该政策提供指导，以确保心电图按照国家推荐的共识指南进行，确保信托机构和监狱所有部门的一致性。 （Osipov、Behzadi、Kane、Petrides 和 Clifford，2015 年）（NICE，2023 年）（NICE，2010 年）（NICE，2008 年） 1.2. 范围
超高分辨率心电图
开发新的UHR ECG方法是针对俄罗斯联合会领先的科学学校之一，“无线电和信息的信息手段”由教授主管K.V. K.V.Zaichenko-从获得的UHR ECG中提取最大信息。这所学校的科学团队基于最新的电动机，雷达和信息技术的实现，启动了UHR ECG方法的开发和随后阐述。因此，通过超高分辨率解决了ELEC trocardiac信号处理的振幅和频率范围的扩展和频率范围的扩展，可以提高记录信号的有用组件的详细程度，并提供了更深入的研究，并提供了更深入的研究，并且提供了一种更深入的研究（CARD）（CARD）（CARDS）（CARDS）（CARDS）（cardifors），它提供了一种（CARD）（CARD）的详细研究（CC CC）（CC CC CC）（CC CC）（CC CC）（CC CC CC）（CC CC）（CC CC）（CC）这是与其他已知ECG方法相比的重要UHR ECG优势。与新的UHR ECG方法的各种现有心电图方法的信号注册特性（振幅和频率）的比较如图1所示。
可穿戴心电图技术
心电图是医疗专业人员武器库中的重要工具，传统上，患者被要求亲自与医疗保健从业人员见面，以记录和解释心电图（ECG）。这可能导致遗漏阵发性心律不齐，并减少患者的便利性，从而减少摄取。在消费者智能手表中内置的可穿戴心电图设备的出现使得无与伦比的患者可以使用ECG监控。这些现代设备不仅比传统的Holter监视器更便宜，而且随着人工智能（AI）主导的节奏解释，与传统的ECG-Machine解释相比，诊断准确性得到了极大的提高。提高的可穿戴能力也可能转化为检测到的心律不齐的率提高。尽管有许多积极的因素，但可穿戴的心电图技术带来了自己的挑战。诊断准确性，管理患者的期望和局限性以及将家庭心电图监测纳入临床指南中，这都是对现代临床医生的挑战。分散的监测和患者警告假定的心律不齐有可能增加患者焦虑和医疗保健探视（因此成本）。要从这些设备中更好地获取有意义的数据，提供最佳的患者护理，并为患者提供有意义的解释，提供者需要了解这些设备支撑的基本科学，这些科学与表面ECG之间的关系以及对诊断准确性的影响。本评论文章探讨了心电图的潜在生理原理，并研究了可穿戴的心电图如何改变了今天的临床景观，其局限性在其中以及临床医生将来会随着使用日益增加而期望的。
锻炼心电图，以预测试...
参考：Rasmussen Laust Dupont，Schmidt Samuel Emil，Knuuti Juhani，Newby David E.，David E.，Singh Trisha，Singh Trisha，Nieman Koen，Galema Tjebbe W.心脏社会；英国心血管学会[伦敦] - ISSN 1468-201X-伦敦，BMJ出版集团，110（2024），p。 263-270全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.1136/heartjnl-2023-322970引用此参考：
一种用于整合心电图和心电图数据的机器学习方法
数据增强已证明对通过深度学习提高准确性非常有益。在这里，我们探讨了数据增强对Birnn-CNN分类器的通用能力的影响。总体而言，总共使用了2595个ECG和PCG数据文件进行培训，因此相对于报告的案件增加了7倍。为了显示增强对HSD任务的有效性，表2显示了在有或没有数据扩展的情况下获得的结果。可以看出，ECG和PCG特征的融合以及增强方法显示，相对于单独的每种模式（即表2），就灵敏度和特异性而言，相对于每种模式的融合（即表2）。对于ECG数据集，17、132和1％的迹象，已通过提出的方法（包括融合加上增强）观察到仅在精度，敏感性和特异性方面，已经观察到了1％的迹象。相反，我们观察到
心电图的起源和发展
伦敦科学博物馆和英国心脏学会合作的成果。沃勒是一本生理学教科书的作者，1917 年 (6)，他发表了一篇关于 2000 个心电图 (ECG) 的论文。具有讽刺意味的是，他之前曾表示，他根本不知道心脏活动的电信号可以用于临床研究。他和埃因托芬一起被提名诺贝尔奖，但在获奖前去世，因此埃因托芬一人获得了诺贝尔奖。沃勒的女儿玛丽是皇家自由医院的物理学教授，她告诉我，托马斯·刘易斯爵士将心电图一词的发明归功于沃勒 (7)。她觉得她的父亲从未得到后人的充分认可。荷兰生理学家埃因托芬于 1887 年成为沃勒的听众，并用利普曼静电计重现了他的发现。他将这些偏转称为 PQRST。这个命名法的起源仍有争议。 A 和 C 是脉搏波，这也许可以解释为什么无法使用 ABCDE。另一种理论认为 PQRST 是五个连续的辅音，那么元音有什么问题呢？笛卡尔甚至因其以 A 开头的直线和以 P 开头的曲线的几何惯例而被牵连（8）。埃因托芬发明了弦电流计，它比静电计更灵敏、更省力，后来一直在使用。一根镀银的石英线悬挂在电磁铁的两极之间。患者的电流根据电流强度移动线。一束光聚焦在这根线上，然后聚焦在缓慢下落的照相底片上，产生心电图轨迹。线做得尽可能细；然后将一端连接到箭头上，然后在实验室中发射。埃因托芬最初的机器重 500 磅，需要五名操作员（9）。随后，商业公司之间就生产更小的适销机器发生了冲突。最后，它落到了英国剑桥仪器公司手中，该公司由伟大的查尔斯·达尔文的儿子贺拉斯·达尔文拥有和经营。几十年后，当我与他们共事时，该公司仍由这个家族经营。他们的前三台机器被赠送给英国心脏病专家，其中最著名的是托马斯·刘易斯。多年来，这些机器几乎没有变化（图 4）。在早期的 House
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
“这个心电图提示缺血！”
1% 至 5% 的普通人群在心电图上发现与 LVH 一致的表现。用于检测结构性 LVH 的心电图标准诊断准确性差异很大，并且根据测试的具体标准、研究人群以及用于确定真正 LVH 的成像方式（例如超声心动图或心脏 MRI [CMR]）而有所不同。大多数研究报告了低敏感性和高特异性 2 。MESA 研究表明，基于阳性 Sokolow-Lyon 或 Cornell 电压标准 3 ，检测 CMR 确定的 LVH 的敏感性和特异性分别为 22.4% 和 95.1%。心肌与心电图电极之间体组织（肥胖）、空气（慢性阻塞性肺病、气胸）、液体（心包或胸腔积液）或纤维组织（冠状动脉疾病、结节病或淀粉样变性）增多的情况会降低 QRS 波的振幅，从而降低诊断 LVH 的电压标准的敏感性。相反，瘦弱的体型和左侧乳房切除术可能会增加 QRS 振幅，从而降低电压标准的特异性 4 。高血压是 LVH 最常见的原因。多达三分之一的高血压患者的心电图与 LVH 相符 2 。高血压是各种药物的副作用，包括常用药物，如类固醇（如泼尼松）和非甾体抗炎药（如布洛芬），以及不太常见的
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，