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World File Search System心电图
从传感神经刺激器记录的局部场电位中去除心电图伪影
传感神经刺激器是一种用于长期观察大脑活动的先进技术，在闭环神经调节和植入式脑机接口方面表现出巨大潜力。然而，由于记录条件复杂且共模抑制比 (CMRR) 有限，传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 可能会受到心电图 (ECG) 信号的污染。在本研究中，我们提出了一种解决方案，用于从传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 中去除此类 ECG 伪影。添加同步单极通道作为 ECG 参考，然后应用两种预先存在的方法，即模板减法和自适应滤波。成功去除了 ECG 伪影，并且该方法的性能对残留刺激伪影不敏感。这种去除 ECG 伪影的方法拓宽了传感神经刺激器的应用范围。
革命性心脏诊断：人工智能对心电图解释的功效RaíssaCorrêaTorres²，Victor Gabbr
人工智能（AI）彻底改变了心脏病学，尤其是通过与心电图（ECG）的整合。本研究旨在评估AI在解释心脏疾病诊断心脏病的有效性。叙事书目审查涵盖了2020年至2024年之间发表的文章，重点介绍了在ECG分析中应用和机器学习（ML）的研究。结果表明，AI可以将ECG转换为有效的筛选和预测工具，从而识别出常见的亚临床模式。强调了对有效临床实施的AI/ML素养的必要性。增强了AI改善心电图，将其变成强大的生物标志物的潜力，并指出AI辅助分析可以克服经典方法的局限性，从而扩大ECG功能。尽管ECG中的I AI面临与验证，数据隐私和对算法的理解有关的挑战，但它继续在早期发现和预防性干预心脏病方面有了重大改善。关键字：人工智能；心电图；心脏诊断。
审查心脏肌动病的心电图模式和心律不齐：从诊断到治疗管理 - 叙事评论
摘要：与疾病的其他方面相比，心脏淀粉样变性（CA）的电生理方面仍然很差。然而，心电图（ECG）异常在CA诊断和预后中起重要作用，心律不齐是CA治疗的关键部分。低电压和伪造模式在前端铅中较差的R波进展尤其是常见的发现。这些对于CA诊断和风险地层很有用，尤其是与临床或超声心动图发现时。心室和室性心律不齐在CA中很常见，尤其是在甲状腺硬化蛋白淀粉样变性（ATTR）中，其患病率与疾病进展有关。持续和非持续的心室心动过速的预后作用仍在辩论中，迄今为止，缺乏针对可植入的心脏脱落符号（ICD）的特定指示。另一方面，心房效果（AF）是最常见的上心律失常，患病率高达88％。抗凝应视为抗凝分析。此外，即使AF似乎不是CA中的独立预后因素，它的症状控制治疗仍然至关重要。最后，传导障碍和心律不齐也很常见，需要多达40％的患者的起搏器植入。
在...
急性冠状动脉综合征（ACS）是一种临床状况，以高死亡率为特征，需要及时，准确的诊断和立即治疗1-3）。心电图（ECG）是检测缺血性变化的主要工具，例如ST段升高或T波反转。串行ECG和与先前记录的比较对于识别AC是必不可少的，尤其是在存在新的缺血性变化1、4时。虽然在健康检查期间进行的大多数心电图都在正常范围内，但临界异常（例如ACS或心律不齐）有时会出现，因此需要紧急治疗4、5）。因此，在健康检查期间对ECG的精确筛查至关重要。我们的报告提出了一个案例，其中在例行的年度健康检查中检测到了新的心电图变化。我们还强调了比较当前和先前的心电图观测值以准确而紧急诊断AC的重要性。
心电图年龄与社区心血管事件之间的关联：弗雷明汉心脏研究
结果：研究对象包括 9877 名 FHS 参与者（平均年龄 55±13 岁；54.9% 为女性），共进行了 34 948 次心电图检查。心电图年龄与实际年龄相关（r=0.81；平均绝对误差 9±7 岁）。经过17±8年的随访，多变量模型显示，年龄每增加10年，全因死亡率就增加18%（风险比[HR]，1.18 [95% CI，1.12–1.23]），心房颤动风险增加23%（HR，1.23 [95% CI，1.17–1.29]），心肌梗死风险增加14%（HR，1.14 [95% CI，1.05–1.23]），心力衰竭风险增加40%（HR，1.40 [95% CI，1.30–1.52]）。此外，加速衰老与全因死亡率增加 28% 相关（HR，1.28 [95% CI，1.14-1.45]），而减缓衰老则与全因死亡率下降 16% 相关（HR，0.84 [95% CI，0.74-0.95]）。
基于心电图和脑电图的检测以及使用机器学习对特定性别的压力进行多级分类：一项初步研究
心理健康，尤其是压力，对生活质量起着至关重要的作用。在月经周期的不同阶段（黄体期和卵泡期），女性对压力的反应可能与男性不同。因此，如果不考虑性别，这可能会影响机器学习模型的压力检测和分类准确性。然而，这方面从未被研究过。此外，只有少数压力检测设备经过科学验证。为此，这项工作提出了通过 ECG 和 EEG 信号对未指定和指定性别进行压力检测和多级压力分类模型。压力检测模型是通过开发和评估多个单独的分类器来实现的。另一方面，采用堆叠技术来获得多级压力分类模型。从 40 名受试者（21 名女性和 19 名男性）提取的 ECG 和 EEG 特征用于训练和验证模型。在低和高组合压力条件下，RBF-SVM 和 kNN 分别对女性（79.81%）和男性（73.77%）产生了最高的平均分类准确率。结合 ECG 和 EEG，平均分类准确率提高到至少 87.58%（男性，高压力）和高达 92.70%（女性，高压力）。对于从 ECG 和 EEG 进行多级压力分类，女性的准确率为 62.60%，男性的准确率为 71.57%。这项研究表明，性别差异影响压力检测和多级分类的分类性能。开发的模型可用于个人（通过 ECG）和临床（通过 ECG 和 EEG）压力监测，无论是否考虑性别。
利用可吸收生物支架上制作的柔性有机电化学晶体管进行心电图记录
A. Campana、T. Cramer 博士、F. Biscarini 教授 国家研究委员会，纳米结构材料研究所 (CNR- ISMN) Via P. Gobetti 101 40129 博洛尼亚，意大利 t.cramer@bo.ismn.cnr.it A. Campana Alma Mater Studiorum-博洛尼亚大学，化学系“G. Ciamician” Via F. Selmi 2 40127 博洛尼亚，意大利 DT Simon 博士，M. Berggren 教授 林雪平大学科学技术系 SE-601 74 诺尔雪平，瑞典 F. Biscarini 教授 摩德纳和雷焦艾米利亚大学生命科学系 Via Campi 183 41125 摩德纳，意大利 fabio.biscarini@unimore.it
解码230万个心电图：可解释的深度学习，用于推进心血管诊断和死亡率风险分层
1英国牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，英国OX3 7DQ，英国； 2伦敦国王学院的生命课程和人口科学学院，英国SE1 1ul； 3瑞典乌普萨拉乌普萨拉大学信息技术系； 4纳菲尔德人口卫生系，牛津大学大数据研究所，牛津，OX3 7LF，英国； 5中国哈尔滨医科大学的心理科学与健康管理中心，中国。 6英国牛津大学牛津大学精神病学系； 7中国香港大学香港大学的李卡·夏德医学院家庭医学和初级保健系； 8沃里克大学沃里克医学院健康科学系，COVENTRY，CV4 7AL，英国； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10个电子工程系，中国香港中国大学，中国香港；和11苏州牛津高级研究中心，苏州，215123，中国
系统
无线心电图 (ECG) 系统有多种应用领域：远程监控、运动应用、居家老年人支持、胎儿心电图、可穿戴设备、动态监控。电缆的存在通常会妨碍用户的自由活动以及临床医生的日常操作。因此，无线心电图系统是理想的选择。本文旨在回顾文献中描述的解决方案，以及可用于实现实验室原型的商用设备和电子元件。已经开发了几种系统，它们在采用的技术方面有所不同；在着手开发无线心电图系统时，应考虑一些重要方面：电极（一次性、干湿两用、无接触、绝缘）、模拟前端、数据采集系统（包括放大器、多路复用器）、无线传输技术（例如 WiFi、蓝牙）和功耗（电池寿命、小型化目的）。技术进步和持续研究已经带来了小型化和舒适的设备，但在多个方面仍有改进空间。