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World File Search System心跳
大脑——控制心跳的神经系统
“我们现在将继续研究心脏大脑如何与大脑相互作用，在运动、压力或疾病等不同条件下调节心脏功能，”Ampatzis 说道。“我们的目标是通过研究心脏神经网络的破坏如何导致不同的心脏疾病来确定新的治疗目标。”
量化大脑连接和心跳动态之间耦合的框架：深入了解帕金森病中破坏的网络生理学
图 1 方法流程。（a）计算不同频带（α、β、γ）上随时间变化的 EEG 功率；（b）估计两个 EEG 通道之间的随时间变化的连接。（c）根据 ECG 计算心率变异性序列并估计心脏交感神经-副交感神经活动。（d）通过计算最大信息系数 (MIC) 进行大脑连接 - 心脏耦合估计。通过评估两个时间序列之间的相似性来实现耦合量化，而不管信号的曲率如何。MIC 方法使用如图所示的调整网格分别评估不同段之间的相似性。整体测量结合了整个时间过程中观察到的相似性。ECG，心电图；EEG，脑电图。
多心跳数字听诊器
摘要：当今世界，数字医疗仪器对于快速、准确的诊断至关重要。通过将多种功能组合到单个设备中，可以更经济地提供医疗保健，并提供更好的患者护理和医疗效率。该项目描述了一种具有集成血氧仪传感器和声音传感器的经济高效的数字听诊器的开发。听诊器有助于同时监测 spO2（外周氧饱和度）水平和心脏活动。声音传感器将心音转换为电信号，从而能够检测心脏功能异常。这些生命体征的实时数据被传输到将部署在医生手机上的 Web 应用程序中，使他们能够立即访问患者信息。这种创新设备为患者和医护人员提供了一种二合一解决方案，既高效又经济实惠。关键词：听诊器、SpO2、心脏功能、Web 应用程序、监测。简介 监测和聆听心脏和肺部活动对于识别任何异常或与先前列出的两个器官相关的任何疾病的开始至关重要（美国肺脏协会，nd）。在快速发展的医疗领域，对多功能且特别是低成本设备的需求不断增加。集成血氧仪功能的数字听诊器的开发是该领域的一项重大进步。建议的 Multi-Beat 数字听诊器不仅简化了监测 spO2 和心脏活动水平的过程，而且还以非常实惠的成本提高了诊断的速度和可靠性。将此设备链接到可通过医生的智能手机或 PC（个人电脑）访问的移动网络应用程序，将依靠实时图表和高精度数值平滑任何异常视觉识别，即使通过听诊器听到不显眼的声音也是如此。 目标 该项目的目标是创建一种集成血氧仪功能的数字听诊器，以改善对患者的监测和诊断。该项目旨在通过将这些基本任务集成到一个价格实惠的小工具中来简化生命体征评估。这将使医护人员能够更有效地识别和治疗医疗问题。这款尖端工具将提供可通过移动应用程序访问的实时数据，从而促进更快、更明智的医疗选择，以改善患者护理。
心跳计划 333 HEGENBERGER RD, SUITE ...
• 本课程毕业生通常可以从事自由职业或自雇工作。 • 此类工作可能不稳定。 • 工作时间可能从一天到几周甚至几个月不等。 • 一天或一周的工作时间可能多于或少于传统的 8 小时工作日或 40 小时工作周。 • 您可能会花费无偿时间来扩展您的网络、广告、推广您的服务或磨练您的技能。 • 一旦毕业生开始从事自由职业或自雇工作，他们将被要求提供证明他们以此种方式受雇的证明，以便我们将其计入就业安置记录。 • 签署此披露信息的学生明白，本校的大多数或所有毕业生都以这种方式受雇，并了解这种工作方式的构成。 学生姓名首字母： 日期： 仅在您有足够时间阅读和理解信息后才签署首字母
城市心跳指数2024
这份报告由经济学家的影响并由诺华委托撰写，介绍了城市心跳指数的发现，这是一种新的基准测试工具，衡量了城市一级的努力，以影响心血管健康。基于由定量和定性指标组成的分析框架，城市心跳指数研究了跨五个领域的预防和管理心血管疾病（CVD）的当地能力：社会决定因素，身体环境，健康风险，健康服务，健康服务和治理。经济学家的影响评估了全球50个大城市，代表了各种地理位置和经济体，区域体重与当前的全球CVD负担成正比。该方法的发展是通过文献综述和专家小组告知的，并且数据收集依赖于国际数据集以及跨官方文件，政策和策略的城市和国家研究。
CardiacNet：基于神经网络、使用心电图信号进行心跳分类
摘要：以心电图 (ECG) 的形式获取有关心脏电活动的信息已成为监测患者心律和功能的标准方法。它用于诊断各种心脏异常，如心律失常和其他心脏病。然而，解释心电图需要训练有素的医生的专业知识，因此需要自动对此类信号进行分类的工具。在本研究中，我们训练深度卷积神经网络 (CNN) 对心电图搏动进行正常和异常的二元分类。在对从 MIT-BIH 心律失常数据库中选择的一组不同心电图进行通用网络预训练后，我们使用迁移学习来构建针对特定患者数据进行微调的模型。然后，我们将微调网络的性能与仅对单个患者的心电图数据进行训练的单个网络的性能进行比较，以评估迁移学习对给定问题的整体效果。我们在两种情况下都取得了不错的结果，因为单个分类器在测试集上的平均平衡准确率为 94.6%，而微调模型的准确率略差，为 93.5%。关键词：心电图分类、CNN、医学成像、迁移学习
动力心跳
适应症：植入以下一个或多个永久性条件：晕厥，前同步，疲劳，由于心律不齐/心动过缓引起的迷失方向或这些症状的任何组合。速率调节的起搏是针对年纪无能的患者，以及那些将受益于与体育锻炼一致的刺激率增加的人。对表现出的患者进行了双腔节奏：患病的鼻窦综合征，慢性，有症状的二级和三级AV块，复发性的Adams-Stokes综合征，有症状的双边束分支，当时是心律失常和其他原因。心房起搏适用于鼻窦淋巴结功能障碍以及正常AV和脑室内传导系统的患者。心室起搏适用于心动过缓和正常窦性心律的患者，仅罕见的A-V阻滞或窦阻滞，慢性心房颤动，严重的身体残疾。AF抑制算法用于抑制上述一个或多个起搏指示患者的阵发性或持续性房颤发作。
心跳事件 - 四人2024
代表董事会，欢迎使用2024年！2023年底，董事会与悉尼大学求助于CHD研究人员和贝克学院建立了伙伴关系。现在都签署了这两者，并希望将带来更多的教育材料和更多的机会参与研究。研究参与可以从互联网问卷到生物学测量以及两者之间的所有内容。参与研究可能会影响未来，并改变对心脏病的管理和理解。正在讨论其他合作伙伴关系，我们将为您提供最新信息。教育在心脏社区中的作用永远不会被低估，因为我们了解到我们可以做出更明智的选择。我鼓励您抽出时间去网站并查看那里的资源。我们将在合作伙伴中转发新材料。如果您想发表评论，请向hello@heartbeatvictoria.org.au讲话，在2023年的最后几个月中，我们还与其他团体的科学家和研究人员建立了联系，其中一些人表达了与Heartbeat Victoria有关的愿望。我鼓励您继续思考想要的教育类型。尽管其中一些人有我们将分享的网站和信息，但其他人则有兴趣向心脏社区展示其工作空间，甚至在会议上展示。如果您的小组正在寻找特定的东西，请告诉我们，我们将尝试采购它。在2024年小心，请记住这些决议，尤其是健康的决议。让我们成为2024年成为最好的版本的一年。也让我们传播有关维多利亚州成员的娱乐，学习和支持的信息。有一个很棒的2024！克里斯汀·里斯（Christine Rees）
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。