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World File Search System房颤
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。
导管消融：房颤的目标治疗
Atrial Fibrillation Ablation (Pulmonary Vein Ablation): Success & Complications............................................................................................................19
基于 P 波、HRV 和 QR 电交替特征的阵发性心房颤动检测方法
阵发性心房颤动 (PAF) 的检测是一个相当复杂的过程，由心脏病专家或电生理学家通过读取心电图 (ECG) 手动执行。目前，已经提出了基于快速傅里叶变换 (FFT)、贝叶斯最优分类器 (BOC)、K 最近邻 (K-NN) 和人工神经网络 (ANN) 的自动检测计算技术。在本研究中，基于 P 波、QRS 复合波和心电图心率变异性 (HRV) 的形态获得了六个特征。使用来自 Physionet 心律失常数据库 MIT-BIH 的临床心电图信号验证了该方法的性能。前馈神经网络用于检测 PAF 的存在，总体准确率达到 97.4%。结果表明，与仅使用其中一个或最多两个信息的其他研究相比，加入 P 波、HRV 和 QR 电交替的信息可以提高识别 PAF 事件的准确性。
我控制心房颤动（AF）
危险因素是增加您患疾病或病情的风险。患AF的危险因素包括：•年龄较大，尤其是65岁或年龄较大•冠状动脉疾病•高血压•心脏瓣膜疾病•先前的心脏或肺手术•心肌炎症（心肌的炎症）•心肌病（心肌疾病（心肌疾病）（心肌疾病）•尤其是心脏衰竭•诸如杀伤力•诸如肺部障碍•肺部障碍，例如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部肌肉范围，•诸如肺部的障碍，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉•呼吸暂停（睡觉时呼吸中断）和•滥用物质或酗酒。