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World File Search System心电图
对心电图图像的肥厚性心肌病的识别，具有深度学习的Veer Sangha BS 1,2*，Lovedeep Singh dhingra dhingra Mbbs 1*
Identification of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiographic Images with Deep Learning Veer Sangha BS 1,2* , Lovedeep Singh Dhingra MBBS 1* , Evangelos Oikonomou MD, DPhil 1 , Arya Aminorroaya MD, MPH 1 , Nikhil V Sikand MD, FACC 1 , Sounok Sen MD 1 , Harlan M Krumholz MD, SM 1,3，Rohan Khera MD，MS 1,3,4 1心血管医学部，YALE医学院，YALE医学院，美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院2，美国2号工程科学系，牛津大学，英国牛津大学3 3号牛津大学研究与评估中心（Core）研究与评估中心（Core），耶鲁纽黑文医院，纽黑文，美国纽约市，美国公共组织4.纽黑文医院4. *作为联合第一作者
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
使用具有12铅心电图的深神经网络算法的肥厚性心肌病患者的心力衰竭严重程度分类的模型
肥厚性心肌病（HCM）中的抽象目标观察到了特定的心电图异常。因此，ECG是一种有价值的筛选工具。尽管有几项研究报告了从心电图发现估计致命心律不齐的风险，但尚未确定使用ECG来识别心力衰竭的严重程度（HF）通过应用深度学习（DL）方法尚未确定。我们评估了数据驱动的机器学习方法是否可以有效地识别HCM患者的HF严重程度。使用来自218例HCM患者和245例非HCM患者的12个铅ECG数据开发了一个基于神经网络的模型，将其分为两种（轻度至中度和重度）或三个（轻度，中度和重度）HF的HF。根据纽约心脏协会的功能类别定义了这些严重程度，以及脑纳替肽的N末端激素的水平。此外，根据堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）-12，将患者分为组。采用了一种转移学习方法来解决目标样本数量少的问题。使用PTB-XL提前训练该模型，PTB-XL是一个开放的ECG数据集。结果，使用我们的数据集训练的模型获得了温和的平均F1得分为0.745，而轻度至中度类样品的型号为0.745，精度为0.750。基于KCCQ-12的分组获得了相似的结果。结论我们使用具有12个铅ECG数据的深神经网络算法开发了用于HCM患者HF严重程度的模型。通过使用引导梯度加权级激活图和集成梯度的数据分析，QRS波在真实阳性的轻度至中度类别的情况下强烈强调，而突出显示的部分在真实正面的严重类别的案例中是高度可变的。我们的发现表明，该DL算法在使用12个铅ECG数据中的应用可能对HCM患者的HF状态分类很有用。
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。
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。
数字听诊器，用于早期检测心脏病的心电图数据
摘要 - 数字医疗保健的新兴领域揭示了一种新颖的诊断工具：一款用于早期发现心脏病的数字听诊器，如本研究中所阐明。通过利用Phonocartiography的细微功能，该设备捕获了错综复杂的心脏声音，随后通过先进的机器学习算法处理。传统的听诊器虽然必不可少，但可能会错过微妙的异常 - 通过精心分析Phonocartiographic数据来解决这种数字对应物的问题，以表明心脏异常的丝毫偏差。随着数字听诊器深入研究听觉提示，机器学习组件辨别出人类审计师通常无法察觉的模式和不规则性。这些数字声学和计算分析的汇合不仅增强了早期心脏病诊断的准确性，而且还促进了这些数据的档案，从而实现了对心脏健康的持续纵向评估。最初涉足现实世界申请的企业登记了令人鼓舞的精确率，巩固了其作为先发制人心脏护理中宝贵的资产的潜力。通过这项创新，我们站在心脏病的诊断方式上的范式转移的风口浪尖上，迈向及时干预措施并改善患者的结果。
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
通过可解释的高级心电图估计的心脏年龄差距与心血管危险因素和生存有关
A-ECG和DNN-AI心脏年龄均适用于接受临床心血管磁性复合成像的患者。使用逻辑回归评估了A-ECG或DNN-AI心脏年龄差距与心血管危险因素之间的关联。使用针对临床协变量/合并症调整的COX回归评估了心脏年龄差距与死亡或心力衰竭（HF）住院治疗之间的关联。在患者中[n = 731，103（14.1％）死亡，52（7.1％）HF住院治疗，中值（四分位间范围）随访5.7（4.7-6.7）年]，A-ECG心脏年龄差距与风险因素和外观有关[未经调整的危险率（95％）（95％的置信度）（95％置信区）（95％置信区）（5年） （1.13–1.34）和调整后的HR 1.11（1.01–1.22）]。dnn-ai心脏年龄间隙与调整后的危险因素和结果相关[HR（5年增量）：1.11（1.01-1.21）]，但在未经调整的分析[HR 1.00（0.93-1.08）]中无关，使其不易适用于临床实践。
非创伤性脑损伤的心电图改变
摘要在没有已知有机心脏病的个体中存在异常心电图，这是急性非创伤性脑损伤期间发生的心脏功能障碍的最常见表现之一。本综述的主要目标是概述有关急性非创伤性脑损伤的新发育心电图（ECG）改变的可用数据和文献。次要目的是确定ECG改变的发生率，并考虑在此环境中新发行ECG变化的预后意义。To do so, English language articles from January 2000 to January 2022 were included from PubMed using the following keywords: “electrocardiogram and subarach- noid hemorrhage”, "electrocardiogram and intracranial hemorrhage", "Q-T interval and subarachnoid hemorrhage ", "Q-T interval and intracranial bleeding ", "Q-T interval and intracranial hemorrhage", and “中风中的大脑和心脏相互作用”。在3162篇论文中，遵循PRISMA指南，包括急性脑损伤改变心电图改变的原始试验。与急性脑损伤相关的ECG异常可能会预测患者的预后不佳。他们甚至可以预示神经源性肺水肿（NPE）的未来发展，延迟的脑缺血（DCI），甚至是院内死亡。，SAH患者患有严重心室心律失常的风险增加。这些可能在3个月时导致高死亡率和功能不良的结果。有关ECG QT分散和死亡率的当前数据似乎不太明显。虽然有些患者表现出较差的结局，但另一些患者与结果不良或院内死亡率没有任何关系。在脑大坝后仔细观察ECG改变在这些患者的重症监护中很重要，因为它可以暴露于先前存在的心肌疾病并改变预后。
深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。