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World File Search System心电图
12铅心电图（ECG）
需要紧急行动的约会（在下一个工作日可用的答案机器可以采取行动）3.2.5）3.2.5在预订ECG预约之前，必须向服务用户清楚地解释该过程，并支持提供此过程的重要性，以便他们了解该过程的重要性（附录2）3.2.6所有服务用户在预订的预订中都将在预订的情况下进行预订，并在预订的情况下进行预订，并在预订的情况下进行预订。服务）。此约会将在里约热内卢服务用户的临床日记上提供。3.2.7对ECG服务人员的任何风险都必须清楚地添加到RIO临床系统中。应由推荐人致电或通过电子邮件发送给ECG办公室，以保护ECG员工的安全。（0121 301 6646或BSMHFT.ECGSERVICE@NHS.NET）3.2.8 ECG技术人员将尽早进行ECG，以适应服务用户和诊所时间表。3.2.9结果将记录下来，并及时将其追踪到Rio（但在完成当天不超过比赛）3.2.10完成该过程后，服务用户将从ECG服务中排出。这将为约会结果的推荐人提供电子邮件，并建议他们以最早的机会审查ECG 3.2.11转介途径可在附录3 N.B- ECG诊所提供稀缺商品，并且需要付出的一切努力才能最大程度地降低DNA利率。自我推荐将不会直接从服务用户接受
心电图（EKG）技术员课程
第2章：身体系统和心脏健康 - 将心脏视为身体的强大。如果心脏正常工作，通常会增加疾病过程对体内许多主要器官的影响。如果疾病过程是在早期阶段捕获的，那么心血管事件造成的损害可能会通过改变生活方式的改变，例如吃更健康的饮食，增加日常运动，减轻压力或手术以及生活方式的改变。但是，一旦发生心脏损伤，个人将需要学习以持续的身体和饮食局限性学习以维持以前的良好生活质量。本章将在直接影响心脏健康的五个主要身体系统中确定几个重要的器官。除非重要的器官交流并满足人体内部环境的需求，否则无法在体内实现或保持身体健康。
慢性心脏的高分辨率心电图...
该研究的目的是研究患有慢性心力衰竭（CHF）的老年患者高分辨率心电图（HRECG）的主要参数。方法。这项研究包括120名患者（87名女性（72.5％）和33名男性（27.5％）），年龄（平均年龄81.32±4.2岁）为CHF。炎性后心脏硬病（PICS）的患者分为组：38名CHF IIA和CHF IIB阶段的患者； 50例具有CHF IIA和CHF IIB阶段的完全捆绑分支区块（CBBB）的患者； 32例具有CHF I和CHF IIA阶段的房颤（AF）患者。患者接受了ECG，HOLTER监测，HRECG。使用STAT SOFT 13.0软件包进行研究结果的统计处理。结果。记录了QTC（452.52±3.55 ms），QTP（87.83±1.21 ms）和TOTQRSF（103.25±2.97毫秒）的CHF +图片患者组最高值。QTC，TOTQRSF和LAS40（452.65±2.69 ms;分别为100.04±2.36 ms和51.64±2.85μV），对AF患者组的最高值均可为QTC。pa-
基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
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
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。
心电图异常值校正方法的比较——...
本文旨在比较生物识别应用中各种异常值校正方法对心电图信号处理的效率。主要思想是校正心电图波形各个部分中的异常，而不是跳过损坏的心电图心跳，以获得更好的统计数据。实验是使用自收集的利沃夫生物特征数据集进行的。该数据库包含 95 个不同人的 1400 多条记录。未经任何校正的基线识别准确率约为 86%。应用异常值校正后，基于自动编码器的算法的结果提高了 98%，滑动欧几里得窗口的结果提高了 97.1%。在生物特征识别过程中添加异常值校正阶段会导致处理时间增加（最多 20%），但在大多数用例中这并不重要。
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。
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。
免费青少年心电图心脏检查
常规体检和运动体检会漏掉 85-90% 的可能导致儿童和年轻人 SCA 的问题。大多数情况都必须通过心电图 (EKG) 来查看，因为它们是结构性或电气问题，无法通过听诊器听到。这是一种简单的测试，使用贴在胸部皮肤上的小粘性电极贴片记录心脏的电活动。EKG 测试快速且无痛。我们还将根据医生的要求在现场提供超声心动图。