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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
通过机器学习分析心跳时间序列以检测疾病
心脏是心血管系统的一部分，负责泵送含氧和缺氧血液。它不像节拍器那样运作，通常每次心跳之间的间隔时间会有所不同，称为心率变异性 (HRV)。在患病或衰老过程中，由于自主神经系统功能障碍，HRV 会降低。这项工作的目的是利用机器学习技术表明，这些技术能够直接将心脏的变异性与疾病的程度联系起来。作为实际结果，这些技术可用于仅通过分析其时间序列来预测不同类型的疾病。我们工作中使用的第一种技术是无监督学习算法 (t-随机邻域嵌入)。我们表明，该算法仅通过分析时间序列就能区分疾病的类型和程度，我们表明可以设计一种能够学习这些特征的神经网络架构，将心脏变异性和疾病联系起来。在补充分析中，我们检查心脏变异性与置换熵直接相关，证明一个人越健康，他的心脏时间序列就越随机。我们使用深度学习从混淆矩阵和 ROC 曲线构建分类算法。该算法可以作为通过测量患者的 HRV 来诊断患者的切入点。
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％。
我们关爱每一次心跳 向心血管疾病护理迈进
如果了解患者的需求和偏好，就可以促进他们坚持接受心血管疾病治疗。16 为了支持这种方法，第一三共为独立计划提供资金，这些计划旨在调查患者的治疗体验和偏好以及心血管疾病患者护理人员的体验。16–19 通过资助《经济学人》影响力研究和委托开展欧洲心血管疾病调查，我们旨在为医学界提供及时、相关的数据和见解，帮助提高公众对心血管疾病的认识，以激发更好的护理。
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
基于高位移驻极体的能量收集系统，用于利用心跳为无导线起搏器供电
摘要：体内生物医学设备是振动能量收集研究最多的应用之一。在本文中，我们研究了一种新型高位移设备，用于收集心跳以驱动无导线植入式起搏器。由于位置特殊，设计此类设备时必须考虑某些限制。事实上，系统的总尺寸不得超过 5.9 毫米，才能在无导线起搏器内使用，并且它必须能够在低于 50 Hz 的频率下产生低于 0.25 m/s 2 的加速度。建议的设计是基于尺寸为 4.5 mm 的方形驻极体的静电系统。它基于准手风琴结构，具有非常低的 26.02 Hz 谐振频率和 0.492 N/m 的低刚度，使其在此类应用中非常有用。使用充电电压为 1000 V 的特氟隆驻极体，该装置能够在共振频率下以 0.25 m/s 2 的振动速率产生 10.06 μW 的平均功率。
利用变压器用于心电图心律失常...
摘要 - 心律不齐，也称为心律失常，是指不规则的心跳。有多种类型的心律失常可以源自心脏的不同区域，导致快速，缓慢或不规则的心跳。心电图（ECG）是用于检测心脏不规则和异常的重要诊断工具，使专家可以分析心脏的电信号，以识别复杂的模式和偏离标准的偏差。在过去的几十年中，已经进行了许多研究，以开发基于ECG数据对心跳进行分类的自动化方法。近年来，深度学习在应对各种医学挑战方面表现出了出色的功能，尤其是在变形金刚作为序列处理的模型架构中。通过利用变压器，我们开发了心电图数据中存在的各种心律不齐的分类的束缚模型。我们使用MIT-BIH和PTB数据集评估了建议的方法。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。
神经影像学
呼吸和心跳在生物体的许多不同层面上不断相互作用，代表着身体的两种主要振荡节律，并向大脑提供内感受信息的主要来源。尽管最近已证实呼吸对人类的外感受和认知有调节作用，但它在塑造内感受方面的作用迄今为止还很少得到研究。在两项独立研究中，我们通过评估健康人类的心跳诱发电位 (HEP) 研究了自主呼吸对心脏内感受的影响。在研究 1 中，我们比较了 40 名志愿者在静息状态下吸气和呼气时心跳的 HEP 活动。我们发现呼气期间的 HEP 幅度高于吸气期间的幅度，覆盖额叶-中叶-顶叶区域。这表明呼气期间大脑与心脏的相互作用增加，皮质对心跳的处理改善。进一步的分析表明，这种影响受到心率变化的缓和。在研究 2 中，我们在心跳检测 (HBD) 任务的外部感受和内部感受条件下测试了 20 名志愿者的呼吸相位依赖性 HEP 活动调节。在这些条件下，要求参与者在每次心跳时轻拍，分别听或感觉。结果显示，仅在内部感受条件下，呼气时的 HEP 活动和检测准确度高于吸气时。直接比较内部感受和外部感受条件证实，当注意力集中在内部感受刺激上时，呼吸相位依赖性 HEP 和准确度的调节更强。此外，内部感受条件下的 HEP 变化与心脏生理无关，但与呼气时的检测准确度高于吸气时呈正相关。这表明，皮层对心脏信号的处理优化与整个呼吸周期的心跳检测之间存在联系。总体而言，我们提供的数据表明，呼吸在神经生理和行为层面上塑造了心脏的内感受。具体来说，呼气可能会使注意力转移到内部身体状态。
Moderna 疫苗的副作用 不太常见的症状......
• 严重过敏反应的症状，例如呼吸困难、喘息、心跳加速或您的孩子晕倒 • 胸痛、胸闷或不适 • 心律不齐、心跳漏跳或“扑通扑通” • 昏厥 • 呼吸急促或呼吸疼痛 • 新的或意外的症状，或者您担心潜在的副作用 • 疫苗的预期副作用在几天后仍未消失，如头痛、发烧或发冷。