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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）
身体温度和心电图参数之间的关联
图2概述了年龄在18岁或以上（n = 3023）的正常热健康志愿者中，其体温在35.5-36.3°C（黑色线）和37.0-37.5°C（红线）之间，其体温在35.5-36.3°C（黑线）和37.0-37.5°C（红线）之间。结果是基于体温组之间的方差分析（ANOVA）测试，并使用事后Tukey分析表示为每个体温组的心电图参数差异[可以在Wileyonlinelelibrary.com上查看颜色图]
对我们的鼻窦节奏中心电图的深度学习
结果我们使用了908,341个ECG的队列。ECG来自6个平均年龄62.4岁，女性6.4％，非白人37.6％的患者，非白人，平均CHA2DS2-VASC得分为1.9。在非VA学术医学中心，平均年龄为59.5岁，女性为52.5％，非白人25.2％，平均CHA2DS2-VASC得分为1.6。A deep learning model predicted the presence of atrial fibrillation within 31 days of a sinus ECG with AUCs of 0.86 (95% CI 0.85-0.86) and 0.93 (0.93-0.94), accuracies of 0.78 (0.77-0.78) and 0.87 (0.86-0.88), F1 scores of 0.30 (0.30-0.31) and 0.46 （0.44-0.48）分别在VA和非VA医院进行的淘汰测试ECG。该模型在所有地点的勃起得分为0.02。在个人深度学习中被认为是高风险的个人中，筛查检测AF阳性案例所需的数量为2.5个人，测试敏感性为25％和11.5，为75％。黑人，女性，年龄在65岁以下的患者中，模型性能相似，或者具有CHA2DS2-VASC评分≥2。
数字动态心电图记录的发展 - Infiniti Medical
患者返回后，evo 记录的 ECG 数据将通过 evo 扩展坞下载。同时，内置电源将补充数据收集过程中消耗的能量。evo 现已准备好用于新患者，并且永远不会“失效”。
预后意义和神经网络衍生的心电图特征的关联
结果：总共包括1 808 584例患者。在派生队列中，3个现象群具有显着不同的死亡率。调整已知的协变量后，现象B与现象A相比，长期死亡率增加了20％（危险比，1.20 [95％CI，1.17-1.23]； P <0.0001; P <0.0001; phanogroup A死亡率，2.2％; femogroup B死亡率，6.1％）。在单变量分析中，我们发现现象B在所有队列中的死亡风险都明显更大（所有5个同类群中的对数秩P <0.01）。全球范围的关联研究表明，现象B的未来房颤率较高（优势比，2.89; p <0.00001），心室心动过速（优势比，2.00; p <0.00001），缺血性心脏病（优势比，1.44; p <0.00001; p <0.00001）; cardiy1 <0.00001）<，cardibath 一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。 SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。 ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。
小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
使用 AD8232 单片机获取 12 通道心电图...
简介 如今，心脏病是全球主要的死亡原因之一。为了避免严重的心脏病发作，尽早诊断非常重要。诊断方法之一是心电图。ECG 设备记录来自心肌的电信号，指示心脏的变化。目前，现有的 ECG 设备主要仅位于医院。心脏病发作的患者应等待救护车到达并将其送往医院。在等待救护车时，与心脏病发作相关的重要信号可能会减弱，导致医生无法追踪心脏病发作的原因。因此，开发便携式 EKG 设备非常重要。紧凑型设备不仅可用于医疗中心，还可用作便携式医疗设备，甚至可放在家中。诊断也将容易得多。心脏病发作的患者可以随身携带这种便携式 ECG 设备。您还可以使用单通道 EKG 获得 12 通道 ECG。要使用 AD8232 设备获取 12 通道心电图，您需要按照图 2.4 所示放置电极。
从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
