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联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
肥厚型心肌病治疗的创新
肥厚性心肌病 (HCM) 因其异质性表型和临床病程而具有复杂的诊断和预后挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术有望改变心电图 (ECG) 在 HCM 诊断、预后和管理中的作用。人工智能（包括深度学习 (DL)）使计算机能够从数据中学习模式，从而开发出能够分析心电图信号的模型。卷积神经网络等 DL 模型在准确识别心电图中与 HCM 相关的异常方面表现出了良好的前景，超越了传统的诊断方法。在诊断 HCM 时，ML 模型在区分 HCM 和其他心脏病方面表现出很高的准确性，即使在心电图结果正常的情况下也是如此。此外，人工智能模型通过预测导致心脏猝死的心律失常事件和识别有心房颤动和心力衰竭风险的患者，增强了风险评估。这些模型结合了临床和影像数据，提供了对患者风险状况的全面评估。挑战依然存在，包括需要更大、更多样化的数据集来提高模型的通用性并解决罕见事件预测中固有的不平衡问题。尽管如此，人工智能驱动的方法有可能通过根据个体患者风险状况提供及时准确的诊断、预后和个性化治疗策略来彻底改变 HCM 管理。本综述探讨了人工智能在 HCM 心电图分析中的当前应用前景，重点关注人工智能方法的进步及其在 HCM 护理中的具体应用。© 2024 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
对检测心律不齐的各种深度学习算法的评论
aditi [1]，Gurleen Kaur [2] Student [1]，助理教授[2]计算机科学与工程系Baba Banda Singh Bahadur Bahadur工程学院Fatehgarh Sahib -Punjab。抽象心律不齐是一种以不规则心跳为特征的疾病，如果不治疗，可能会导致严重的健康后果。从心电图信号中检测心律不齐对于及时干预和治疗至关重要。。但是，对ECG信号的手动解释是耗时的，可能会遇到错误。近年来，深度学习技术在心电图信号中自动化心律失常检测表现出了有希望的结果。在本文评论中，我们总结了三项研究，这些研究探讨了对心律失常自动检测的深度学习模型的使用。这些研究采用了卷积神经网络（CNN）和深神经网络（DNN）的不同体系结构将ECG信号分类为心律失常或非心律失常类别。对模型进行了培训和测试，并在公开可用的数据集上进行了测试，并根据准确性，敏感性和特异性对其性能进行了评估。审查的研究表明，使用深度学习技术从心电图信号中自动检测心律不齐的有效性，并具有高精度和敏感性。这些发现对提高心律不齐和治疗的准确性和效率具有重要意义。关键字： - 心律不齐，深度学习，心电图信号，自动检测，卷积神经网络，深神经网络
原始调查| Sydenham脊椎元分析患者的神经病学治疗和结局
缩写：ACTH，肾上腺皮质激素激素； ARF，急性风湿热； ASOT，抗抑制素的滴度； CRP，C反应蛋白； CSF，脑脊液；心电图，心电图；脑电图，脑电图； ESR，红细胞沉降率；天赋，流体减弱反转恢复；气体，A组链球菌； IM，肌内；它，免疫疗法； iv，静脉注射； IVIG，静脉免疫球蛋白； MRI，磁共振成像； MRS，改良的Rankin量表； SC，Sydenham Chorea。
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。
用于开发可穿戴设备的单导联心电图预测左心异常的深度学习模型
Masataka Sato 医学博士；Satoshi Kodera 医学博士、哲学博士；Naoto Setoguchi 医学博士；Kengo Tanabe 医学博士、哲学博士；Shunichi Kushida 医学博士、哲学博士；Junji Kanda 医学博士；Mike Saji 医学博士、哲学博士；Mamoru Nanasato 医学博士、哲学博士；Hisataka Maki 医学博士、哲学博士；Hideo Fujita 医学博士、哲学博士；Nahoko Kato 医学博士、哲学博士；Hiroyuki Watanabe 医学博士、哲学博士；Minami Suzuki 医学博士；Masao Takahashi 医学博士、哲学博士；Naoko Sawada 医学博士、哲学博士；Masao Yamasaki 医学博士、哲学博士；Shinnosuke Sawano 医学博士；Susumu Katsushika 医学博士；Hiroki Shinohara 医学博士、哲学博士；Norifumi Takeda 医学博士、哲学博士；Katsuhito Fujiu 医学博士、哲学博士；Masao Daimon 医学博士、哲学博士；Hiroshi Akazawa 医学博士、哲学博士；Hiroyuki Morita 医学博士、哲学博士；Issei Komuro 医学博士、哲学博士
通过转移功能和遗传算法对心脏的电活动进行建模
摘要：尽管医疗保健和医疗技术在过去几十年中已经取得了显着发展，但心脏病仍然是全球死亡率的主要原因。心电图（ECG）是检测心脏病的最广泛使用的工具之一。本研究提出了基于转移函数的数学模型，该模型允许使用遗传算法（GA）在拉普拉斯空间中探索和优化心脏动力学。使用GA对传递函数参数进行微调，并用临床心电图记录用作参考信号。基于多项式和延迟的提议模型近似于根平方误差为4.7％，R 2值为0.72的真实心电图。该模型通过使用单个周期性脉冲输入来实现ECG信号的周期性。它的简单性使人们可以通过对其效果的预定理解来调整波形参数，这可用于产生心律不齐模式和健康信号。这是与其他大量微分方程和许多参数负担的其他模型相比，这是一个显着的优势。
机器学习支持对儿科重症监护病房中有癫痫发作风险的儿童进行分类
摘要。目的：儿科重症监护病房 (PICU) 收治的危重儿童中，癫痫发作较为常见，因此是识别和治疗的重要目标。大多数癫痫发作没有明显的临床表现，但仍对发病率和死亡率有重大影响。PICU 内被认为有癫痫发作风险的儿童使用连续脑电图 (cEEG) 进行监测。cEEG 监测成本相当高，而且由于可用的机器数量始终有限，临床医生需要根据感知风险对患者进行分类以分配资源。本研究旨在开发一种计算机辅助工具，以改善危重儿童癫痫发作风险评估，使用 PICU 中普遍记录的信号，即心电图 (ECG)。方法：基于从第一个小时的心电图记录中提取的特征和患者的临床数据，以患者为单位开发了一种新型数据驱动模型。主要结果：最具预测性的特征是患者的年龄、脑损伤作为昏迷病因和 QRS 面积。对于没有任何先前临床数据的患者，使用一小时的心电图记录，随机森林分类器的分类性能达到受试者工作特征曲线下面积 (AUROC) 评分 0.84。当将心电图特征与患者临床病史相结合时，AUROC 达到 0.87。意义：以真实的临床场景为例，我们估计我们的临床决策支持分类工具可以将阳性预测值提高到临床标准的 59% 以上。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
太平洋rxtracts- 2025年2月 - 学术共享
由人工智能（AI）提供支持的简单心电图（ECG）可以彻底改变预防高血压，从而识别出症状前有风险的人。这项研究证明了AI增强心电图早期预测高血压的潜力，利用AIRE-HTN模型，该模型分析了18万名患者的100万个ECG。来自贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）的队列包括4.7％的亚洲人，12.8％的黑人，5.4％的西班牙裔和64.5％的白人参与者，以确保人口统计学多样性。使用英国生物银行队列进行验证，该验证主要是白色（96.3％），并提供了强大的遗传，临床和生活方式数据。这项研究采用了回顾性队列设计，包括具有常规心电图记录的参与者，没有事先诊断出高血压。深度学习算法应用于ECG数据，提取与高血压风险相关的特征（例如QRS持续时间，心率变异性）。研究人员评估了AIRE-HTN是否提高了预测出现高血压的能力，超出了年龄，性别，血压，种族，普遍的糖尿病（DM）和吸烟状况。根据临床数据（例如血压测量值）对结果进行了验证，并在各个年龄和种族组中评估了模型的表现。通过纳入多样化的人口统计学，该研究涉及特定人群的心电图变化