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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。
HARDC：一种基于ECG的新型心跳分类方法，使用基于分层注意的双重结构RNN检测心律不齐
马来西亚马来西亚帕汉大学的计算机学院，马来西亚帕汉的甘丹-26300。B IBM卓越中心，马来西亚帕汉大学软件开发与集成计算中心，pahang（UMP），Lebuhraya tun Razak，Gambang-26300，马来西亚帕洪，甘坦。c昆士兰技术大学计算机科学学院（QUT），澳大利亚4000乔治街2号，D乔治街2号，伊斯兰大学伊斯兰大学计算机科学与工程系，库什蒂亚 - 7600，孟加拉国E工程学院，孟加拉国E工程学院，澳大利亚悉尼锡德尼大学，工程学院。f剑桥大学计算机科学技术系，英国剑桥。G Bone Research Group，Garvan医学研究所，新南威尔士州Darling Hurst，澳大利亚Darlinghurst H人工智能与数据科学，健康与康复科学学院，昆士兰圣卢西亚大学健康与行为科学学院，澳大利亚QLD 4072。G Bone Research Group，Garvan医学研究所，新南威尔士州Darling Hurst，澳大利亚Darlinghurst H人工智能与数据科学，健康与康复科学学院，昆士兰圣卢西亚大学健康与行为科学学院，澳大利亚QLD 4072。
大脑通讯 AIN 通讯
心脑整合动力学对于内感受（即感知身体信号）至关重要。在这项前所未有的纵向研究中，我们评估了接受原位心脏移植的患者和匹配的健康对照者的内感受的神经认知标记。对患者在术前（T1）、数月后（T2）和一年后（T3）进行了纵向评估。我们评估了内感受的行为（心跳检测）和电生理（心跳诱发电位）标记。心跳检测任务显示，患者和对照组在术前（T1）的内感受相似。然而，心脏移植后（T2），患者的表现优于对照组，但在随访分析（T3）中没有观察到这种差异。从神经生理学上讲，虽然心跳诱发电位分析显示手术前（T1）各组之间没有差异，但在移植后两个阶段（T2、T3）发现患者的这种事件相关电位的幅度降低。所有这些显著的影响在与不同的心脏病学测量方法共变后仍然存在。总之，这项研究为脑心通路的适应性特性带来了新的见解。
大脑通信
心 - 脑 - 整合动力学对于互认为至关重要（即身体信号的传感）。在这项前所未有的纵向研究中，我们评估了接受原位心脏移植和匹配健康对照的患者的神经认知标记。在手术前纵向评估患者（T1），几个月后（T2）和（T3）后一年。我们评估了行为的行为（心跳检测）和互感的电生理（心跳诱发潜力）标记。心跳检测任务表明，在患者和对照组之间进行手术前（T1）的间断相似。然而，心脏移植后的对照表现出色（T2），但在后续分析中未观察到这种差异（T3）。从神经生理上讲，尽管心跳引起的潜在分析显示手术前组之间没有差异（T1），但在两个移植后阶段的患者中发现了该事件相关潜力的幅度降低（T2，T3）。与不同心脏病学措施协调后，所有这些显着效应都持续存在。总的来说，这项研究为大脑 - 心途径的适应性带来了新的见解。
使用IoT
在这个现代时代，我们已经看到心脏病的数量增加和心脏病发作的风险增加。心脏病发作会带来严重的健康风险，并可能危及生命。当冠状动脉的阻塞破坏了血液流向心脏时，它们会发生，这可能造成永久性损害。因此，必须按时检测心脏病发作，并为患者提供必要的救生医疗服务。在我们拟议的项目中，系统提供了传感器，即使该人在偏远的地方，也可以检测使用心跳感应的人的心率（即家，办公室，旅行等）。然后将传感器连接到微控制器，该微控制器允许检查心率读数并通过Internet传输它们。启用用户可以设置各个级别，即高，低水平的心跳限制。一旦设置 /配置了这些限制，系统就会开始监视，并且一旦患者心跳超过一定限制（即< / div>）越过阈值），系统向控制器发送警报，然后通过Internet传输此警报，并提醒医生和相关用户。系统还提醒您的心跳率较低。每当用户登录以进行监视时，系统还会显示患者的实时心率。因此，有关的利益持有人可以立即监控心率并收到心脏病发作的警报。
根据不完整心电图信号估计心率
摘要：心率作为生理健康状况最显著的指标之一，成为研究者们必研究的对象。与许多现有方法不同，本文提出了一种在时间序列缺失模式下从心电图中实现短时心率估计的方法。得益于深度学习的快速发展，我们采用双向长短期记忆模型 (Bi-LSTM) 和时间卷积网络 (TCN) 从持续时间小于一个心动周期的心跳信号中恢复完整的心跳信号，并从恢复的片段中结合输入和预测输出估计心率。我们还比较了 Bi-LSTM 和 TCN 在 PhysioNet 数据集上的性能。通过在没有明显心律失常的数据库中的静息心率范围 60–120 bpm 和有心律失常的数据库中的相应范围 30–150 bpm 上验证该方法，我们发现网络为固定格式的不完整信号提供了一种估计方法。这些结果与正常心跳数据集 (γ > 0.7, RMSE < 10) 和心律失常数据库 (γ > 0.6, RMSE < 30) 中的真实心跳一致，验证了可以通过模型提前估计心率。我们还讨论了预测模型的短期限制。它可以用于生理目的，例如时间受限场景中的移动感应，并为缺失数据模式中更好的时间序列分析提供有用的见解。
听到富有表现力的生物信号会引起同情
旨在引发同理心的界面为 HCI 提供了实现重要亲社会成果的机会。最近的研究表明，感知富有表现力的生物信号可以促进情感理解和与他人的联系，但这项工作主要局限于视觉方法。我们提出，听到这些信号也会引起同理心，并通过听见心跳来检验这一假设。在一项基于实验室的受试者研究中，参与者（N = 27）在不同心跳条件下完成了一项情绪识别任务。我们发现，听到心跳会改变参与者的情感视角，并提高他们报告的“感受他人感受”的能力。从这些结果来看，我们认为听觉心跳非常适合作为一种共情干预，并且由于其音乐和非视觉性质，可能对某些群体和使用环境特别有用。这项工作为共情听觉界面建立了基线，并提供了一种评估未来设计效果的方法。
您的专利孔椭圆形（PFO）关闭后排放建议
palpitation在手术后的头几个月中具有pal症是很常见的。在这种情况发生的情况下，患者通常会有额外的心跳或快速心跳的感觉。这些通常不是引起关注的原因，因为患者感觉良好，他们不需要任何行动。如果他们持续存在，那么我通常会安排一个卧床监视器。偶尔，在持续快速心律的情况下，节奏可能是心房颤动（这发生在大约30名患者中），如果确定这一点，请与我们的团队取得联系。
心脏病发作检测系统项目
1引言心脏病发作是性别的全球主要死亡原因，我们并不总是知道。心率计算是使用专业硬件或设备进行的。它最常以脉搏血清表或心电图设备的形式使用。尽管这些设备具有较高的方法，并且它们对普通用户是可靠的。但是，这些设备要求用户执行其流程。在本文中，我们提出了一个能够使用电子设备估算心跳速率的系统，只需将任何位置留在袋子和旅行中即可。我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。心脏病发作并不容易检测到我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。在此系统中，我们正在使用物联网实施心跳监测和心脏病发作检测系统。为此，系统使用两个电路。心脏病发作并不容易检测，克服和帮助我们的社会摆脱心脏病和攻击，我们正在开发这样的系统，该系统将有助于降低死亡率和早期发现心脏病发作。然后将传感器连接到微控制器，该微控制器允许检查心率读数并通过Internet进行传输。用户可以设置高和低水平的心跳限制。设置这些限制后，系统开始监视，并警告较低的心跳。一个是与患者一起的传输电路，另一个是由医生或护士监督的接收器电路。系统利用心跳传感器来找出当前的心跳水平并将其显示在LCD屏幕上。在我们的论文中，我们试图检测物联网设备的心脏病发作。我们的研究的机制是将食指放在传感器上，并显示下图。特别注意这些问题•胸部不适。这是心脏危险的最常见迹象。•恶心，消化不良，胃灼热或胃痛。