我们提出了一种用合成心电图训练神经网络的方法，其模拟可穿戴单引线心电图监测器产生的模拟信号。我们使用域随机化，其中对于每个训练示例，诸如波形形状，RR间隔和噪声之类的合成信号属性。使用合成数据培训的模型与具有真实数据训练的对应物进行比较。在不同物理活性和心房颤动期间记录的心电图中的R波检测用于比较模型。通过允许随机化超出现实数据中通常观察到的内容，性能是对具有实际数据训练的网络的性能的par或取代。实验表明，在不同的测试集上具有不同的种子和训练示例，而无需任何测试设定特定调谐。该方法可以使用实际上自由收集数据与准确的标签一起培训神经网络，无需手动注释，并且当使用疾病使用疾病特定的先验信息时，它会开辟了在心脏病分类上延长使用的合成数据的可能性在心电图一代。另外，可以控制数据的分布消除通常在健康相关数据中观察到的类别不平衡，并且另外，生成的数据本质上是私有的。
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目的：确定逼真，但是电磁图的计算上有效模型可用于预先列车，具有广泛的形态和特定于给定条件的形态和异常 - T波段（TWA）由于创伤后应激障碍，或重点 - 在稀有人的小型数据库上显着提高了性能。方法：使用先前经过验证的人工ECG模型，我们生成了180,000人的人工ECG，有或没有重要的TWA，具有不同的心率，呼吸率，TWA幅度和ECG形态。在70,000名患者中培训的DNN进行分类为25种不同的节奏，将输出层修改为二进制类（TWA或NO-TWA，或等效，PTSD或NO-PTSD），并对人工ECG进行转移学习。在最终转移学习步骤中，DNN在ECG的培训和交叉验证，从12个PTE和24个控件，用于使用三个数据库的所有组合。主要结果：通过进行转移学习步骤，使用预先培训的心律失常DNN，人工数据和真实的PTSD相关的心电图数据，发现了最佳性能的方法（AUROC = 0.77，精度= 0.72，F1-SCATE = 0.64） 。从训练中删除人工数据导致性能的最大下降。从培训中取出心律失常数据提供了适度但重要的，表现下降。最终模型在人工数据上显示出在性能下没有显着下降，表明没有过度拟合。意义：在医疗保健中，通常只有一小部分高质量数据和标签，或更大的数据库，质量较低（和较差的相关）标签。这里呈现的范式，涉及基于模型的性能提升，通过在大型现实人工数据库和部分相关的真实数据库上传输学习来提供解决方案。
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心电图（ECG）是用于监测心脏电信号和评估其功能的最常见和常规诊断工具。人心脏可能患有多种疾病，包括心律不齐。心律不齐是一种不规则的心律，在严重的情况下会导致心脏中风，可以通过ECG记录诊断。由于早期发现心律不齐非常重要，因此在过去的几十年中，计算机化和自动化的分类以及这些异常心脏信号的识别引起了很多关注。方法：本文引入了一种轻度的深度学习方法，以高精度检测8种不同的心律不齐和正常节奏。为了利用深度学习方法，将重新采样和基线徘徊清除技术应用于ECG信号。在这项研究中，将500个样本ECG段用作模型输入。节奏分类是通过11层网络以端到端方式完成的，而无需手工制作的手动功能提取。结果：为了评估提出的技术，从两个Physionet数据库，MIT-BIH心律失常数据库和长期AF数据库中选择了ECG信号。基于卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）的组合，提出的深度学习框架比大多数最先进的方法显示出令人鼓舞的结果。所提出的方法达到98.24％的平均诊断准确性。结论：成功开发和测试了使用多种心电图信号的心律失常分类的训练有素的模型。意义：由于本工作使用具有高诊断精度的光分类技术与其他值得注意的方法相比，因此可以在Holter Monitor设备中成功实施以进行心律失常检测。
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获得每拍信息是对心心电图（ECG）分析的关键任务，因为许多下游诊断任务取决于基于ECG的测量。然而，这些测量成本高昂地生产，特别是在整个长时间变化的记录中。但是，对于ECG描绘的现有注释数据库很小，尺寸不足，并且在它们所代表的病理条件阵列中。本文揭示了两个主要贡献。首先，基于伪造数据生成算法，基于概率论构成基本段的“池”，从原始数据库裁剪，以及将其布置成相干合成迹线的一组规则。通过对生成的轨迹施加专家知识来控制条件的产生，这增加了培训模型的输入变异性。其次，已经开发了两种新的基于分段的损耗功能，该损耗函数已经尝试通过专注于减少的样品来强制执行精确的独立结构的预测和产生更近的分段边界。最佳表演模型获得了$ f_1 $-score为99.38 \％，删除误差为2.19美元17.73 $ ms和4.45美元的$ 4.45 \ pm为所有Wave的信托（分别）（分别是持续的），如P的平均值，QRS和T波为三个不同可自由的数据库。尽管测试数据库的异质特性，但在铅配置（Holter，12-ex），采样频率（250美元，500美元和2,000美元）和代表的病理物理学（例如，不同类型的心律失常（例如，不同类型的心律失常）方面，所以获得了优异的结果。 ，窦性心律具有结构性心脏病，暗示在其泛化能力，同时优于现有最先进的划分方法。
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Mechanistic cardiac electrophysiology models allow for personalized simulations of the electrical activity in the heart and the ensuing electrocardiogram (ECG) on the body surface. As such, synthetic signals possess known ground truth labels of the underlying disease and can be employed for validation of machine learning ECG analysis tools in addition to clinical signals. Recently, synthetic ECGs were used to enrich sparse clinical data or even replace them completely during training leading to improved performance on real-world clinical test data. We thus generated a novel synthetic database comprising a total of 16,900 12 lead ECGs based on electrophysiological simulations equally distributed into healthy control and 7 pathology classes. The pathological case of myocardial infraction had 6 sub-classes. A comparison of extracted features between the virtual cohort and a publicly available clinical ECG database demonstrated that the synthetic signals represent clinical ECGs for healthy and pathological subpopulations with high fidelity. The ECG database is split into training, validation, and test folds for development and objective assessment of novel machine learning algorithms.
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胎儿心电图（FECG）首先在20世纪初从母体腹表面记录。在过去的五十年中，最先进的电子技术和信号处理算法已被用于将非侵入性胎儿心电图转化为可靠的胎儿心脏监测技术。在本章中，已经对来自非侵入性母亲腹部录像进行了建模，提取和分析的主要信号处理技术，并详细介绍了来自非侵入性母亲腹部录像的型号的建模，提取和分析。本章的主要主题包括：1）FECG的电生理学从信号处理视点，2）母体体积传导介质的数学模型和从体表的FECG的波形模型，3）信号采集要求，4）基于模型的FECG噪声和干扰取消的技术，包括自适应滤波器和半盲源分离技术，以及5）胎儿运动跟踪和在线FECG提取的最近算法的进步。
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心血管疾病（CVD）是全球死亡的第一大原因。尽管有越来越多的证据表明心房颤动（AF）与各种CVD有着密切的关联，但这种心律不齐通常是使用心电图（ECG）诊断的，这是一种无风险，无侵入性和具有成本效益的工具。在任何威胁生命的疾病/疾病发展之前，不断和远程监视受试者的心电图信息迅速诊断和及时对AF进行预处理的潜力。最终，可以降低CVD相关的死亡率。在此手稿中，展示了体现可穿戴心电图设备，移动应用程序和后端服务器的个性化医疗系统的设计和实施。该系统不断监视用户的心电图信息，以提供个性化的健康警告/反馈。用户能够通过该系统与他们的配对健康顾问进行远程诊断，干预措施等。已经评估了实施的可穿戴ECG设备，并显示出极好的一致性（CVRMS = 5.5％），可接受的一致性（CVRMS = CVRMS = CVRMS = 12.1％），可忽略不计的RR间隙错误（<1.4％）。为了提高可穿戴设备的电池寿命，提出了使用ECG信号的准周期特征来实现压缩的有损压缩模式。与公认的架构相比，它在压缩效率和失真方面优于其他模式，并在MIT-BIH数据库中以ECG信号的某个PRD或RMSE达到了至少2倍的Cr。为了在拟议系统中实现自动化AF诊断/筛查，开发了基于重新系统的AF检测器。对于2017年Physionet CINC挑战的ECG记录，该AF探测器获得了平均测试F1 = 85.10％和最佳测试F1 = 87.31％，表现优于最先进。
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背景：基于AI的足够大型，精心策划的医疗数据集的分析已被证明有望提供早期检测，更快的诊断，更好的决策和更有效的治疗方法。但是，从多种来源获得的如此高度机密且非常敏感的医疗数据通常受到高度限制，因为不当使用，不安全的存储，数据泄漏或滥用可能侵犯了一个人的隐私。在这项工作中，我们将联合学习范式应用于异质的，孤立的高清心电图集，该图从12铅的ECG传感器阵列到达来训练AI模型。与在中心位置收集相同的数据时，我们评估了所得模型的能力，与经过训练的最新模型相比，获得了等效性能。方法：我们提出了一种基于联合学习范式训练AI模型的隐私方法，以培训AI模型，以实现异质，分布式，数据集。该方法应用于基于梯度增强，卷积神经网络和具有长期短期记忆的复发神经网络的广泛机器学习技术。这些模型在一个心电图数据集上进行了培训，该数据集包含从六名地理分开和异质来源的43,059名患者收集的12个铅录音。研究结果：用于检测心血管异常的AI模型的结果集获得了与使用集中学习方法训练的模型相当的预测性能。解释：计算参数的方法在本地为全局模型做出了贡献，然后仅交换此类参数，而不是ML中的整个敏感数据，这有助于保留医疗数据隐私。
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可穿戴设备和医疗器互联网（IOMT）的最新发展允许实时监控和记录心电图（ECG）信号。然而，由于能量和内存约束，对ECG信号的连续监测在低功耗可穿戴设备中具有挑战性。因此，在本文中，我们提出了一种新颖和节能的方法，用于连续监测低功耗可穿戴设备的心脏。所提出的方法由三个不同的层组成：1）噪声/伪像检测层，以级别ECG信号的质量; 2）正常/异常拍摄分类层以检测心电图信号中的异常，3）异常搏动分类层以检测来自ECG信号的疾病。此外，分布式多输出卷积神经网络（CNN）架构用于降低边缘/云之间的能量消耗和等待时间。我们的方法论在众所周知的MIT-BIH心律失常数据集上达到了99.2％的准确性。 Real硬件的评估表明，我们的方法是适用于具有32KB最小RAM的设备。此外，与最先进的工作相比，所提出的方法可以获得7美元的能效。
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智能手表或健身追踪器由于负担得起和纵向监测功能而获得了潜在的健康跟踪设备的广泛欢迎。为了进一步扩大其健康跟踪能力，近年来，研究人员开始研究在实时利用光摄影学（PPG）数据中进行心房颤动（AF）检测的可能性，这是一种几乎所有智能手表中广泛使用的廉价传感器。从PPG信号检测AF检测的重大挑战来自智能手表PPG信号中的固有噪声。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的新方法，即利用贝叶斯深度学习的力量来准确地从嘈杂的PPG信号中推断出AF风险，同时提供了预测的不确定性估计。在两个公开可用数据集上进行的广泛实验表明，我们提出的方法贝尼斯甲的表现优于现有的最新方法。此外，贝内斯比特（Bayesbeat）的参数比最先进的基线方法要少40-200倍，使其适合在资源约束可穿戴设备中部署。
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睡眠呼吸暂停（SA）是一种睡眠障碍，其特征是打s和慢性睡眠，这可能导致严重的疾病，例如高血压，心力衰竭和心肌病（心脏肌肉组织的增大）。心电图（ECG）在识别SA中起着至关重要的作用，因为它可能显示出异常的心脏活性。对基于ECG的SA检测的最新研究集中在功能工程技术上，这些技术从多铅ECG信号中提取特定特征，并将其用作分类模型输入。在这项研究中，提出了一种基于S峰检测的新型特征提取方法，以增强使用单铅ECG对相邻SA段的检测。特别是，使用单个铅（V2）收集的ECG特征用于识别SA发作。在提取的功能上，对CNN模型进行了训练以检测SA。实验结果表明，所提出的方法从单铅ECG数据中检测到SA比现有的最新方法更准确，具有91.13％的分类精度，敏感性为92.58％和88.75％的特异性。此外，与S峰相关的特征的进一步使用可以提高分类准确性0.85％。我们的发现表明，提出的机器学习系统有可能成为检测SA发作的有效方法。
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射频干扰（RFI）缓解仍然是寻找无线电技术的主要挑战。典型的缓解策略包括原点方向（DOO）滤波器，如果在天空上的多个方向上检测到信号，则将信号分类为RFI。这些分类通常依赖于信号属性的估计，例如频率和频率漂移速率。卷积神经网络（CNNS）提供了对现有过滤器的有希望的补充，因为它们可以接受培训以直接分析动态光谱，而不是依赖于推断的信号属性。在这项工作中，我们编译了由标记的动态谱的图像组组成的几个数据集，并且我们设计和训练了可以确定在另一扫描中检测到的信号是否在另一扫描中检测到的CNN。基于CNN的DOO滤波器优于基线2D相关模型以及现有的DOO过滤器在一系列指标范围内，分别具有99.15％和97.81％的精度和召回值。我们发现CNN在标称情况下将传统的DOO过滤器施加6-16倍，减少了需要目视检查的信号数。
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心律不齐的右心肌病（ARVC）是一种遗传性心肌疾病，在患者生命的第二和十年之间出现，导致35岁之前的心脏突然死亡的20％。在心电图（ECG）上，在降低过早心血管死亡率中可能具有至关重要的作用。在我们的分析中，我们首先概述了基于纸张的ECG信号的数字化过程，该空间过滤器旨在消除数据集图像中与ECG波形无关的黑暗区域，从而产生不良的噪声。接下来，我们建议使用低 - 复杂性卷积神经网络来检测心律失常心脏病，迄今为止尚未通过使用深度学习方法来研究，迄今为止的使用，达到高分类准确性，即99.98％的训练和98.6％测试准确性，与其他心律失常异常相反，在疾病上，其主要鉴定标准是ECG形态的无限千伏变化。最后，通过进行光谱分析，我们研究了与ARVC患者相对应的正常ECG和ECG之间频率领域的显着区别。在我们遇到统计学上显着分化的18个频率中，有16个中，正常的心电图的特征是与异常相比更大的归一化振幅。本文进行的总体研究强调了将数学方法整合到各种疾病的检查和有效诊断中的重要性，旨在为他们的成功治疗做出重大贡献。
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以时间序列形式出现的信号测量是医疗机学习应用中使用的最常见数据类型之一。这样的数据集的大小通常很小，收集和注释昂贵，并且可能涉及隐私问题，这阻碍了我们培训用于生物医学应用的大型，最先进的深度学习模型的能力。对于时间序列数据，我们可以用来扩展数据集大小的数据增强策略套件受到维护信号的基本属性的限制。生成对抗网络（GAN）可以用作另一种数据增强工具。在本文中，我们提出了TTS-CGAN，这是一种基于变压器的条件GAN模型，可以在现有的多级数据集上进行训练，并生成特定于类的合成时间序列序列的任意长度。我们详细介绍了模型架构和设计策略。由我们的模型生成的合成序列与真实的序列无法区分，可以用来补充或替换相同类型的真实信号，从而实现了数据增强的目标。为了评估生成的数据的质量，我们修改小波相干度量指标，以比较两组信号之间的相似性，还可以进行案例研究，其中使用合成和真实数据的混合来训练深度学习模型用于序列分类。与其他可视化技术和定性评估方法一起，我们证明TTS-CGAN生成的合成数据类似于真实数据，并且我们的模型的性能优于为时间序列数据生成而构建的其他最先进的GAN模型。
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本文提出了一个低成本且高度准确的ECG监测系统，用于针对可穿戴移动传感器的个性化早期心律不齐检测。对个性化心电图监测的早期监督方法需要异常和正常的心跳来训练专用分类器。但是，在真实的情况下，个性化算法嵌入了可穿戴设备中，这种训练数据不适合没有心脏障碍史的健康人。在这项研究中，（i）我们对通过稀疏字典学习获得的健康信号空间进行了无空间分析，并研究了如何简单的无效空间投影或基于最小二乘的规范性分类方法可以降低计算复杂性，而无需牺牲牺牲计算的复杂性。与基于稀疏表示的分类相比，检测准确性。 （ii）然后，我们引入了基于稀疏表示的域适应技术，以便将其他现有用户的异常和正常信号投射到新用户的信号空间上，使我们能够训练专用的分类器而无需新用户的任何异常心跳。因此，无需合成异常的心跳产生，可以实现零射学习。在基准MIT-BIH ECG数据集上执行的一组大量实验表明，当该基于域的基于域的训练数据生成器与简单的1-D CNN分类器一起使用时，该方法以明显的差距优于先前的工作。 （iii）然后，通过组合（i）和（ii），我们提出了一个整体分类器，以进一步提高性能。这种零射门心律失常检测的方法的平均准确性水平为98.2％，F1得分为92.8％。最后，使用上述创新提出了一个个性化的节能ECG监测计划。
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目的：心电图（ECG）信号通常会遭受噪声干扰，例如基线徘徊。心电图信号的高质量和高保真重建对于诊断心血管疾病具有重要意义。因此，本文提出了一种新型的心电图基线徘徊和降噪技术。方法：我们以特定于心电图信号的条件方式扩展模型，即心电图基线徘徊和噪声去除（Descod-ECG）的基于深度分数的扩散模型。此外，我们部署了一个多拍的平均策略，以改善信号重建。我们在QT数据库和MIT-BIH噪声应力测试数据库上进行了实验，以验证该方法的可行性。采用基线方法进行比较，包括传统的基于数字过滤器和基于深度学习的方法。结果：数量评估结果表明，所提出的方法在四个基于距离的相似性指标（平方距离的总和，最大绝对正方形，根距离的百分比和余弦相似性）上获得了出色的性能，并具有3.771 $ \ pm $ 5.713 au，$ 5.713 au， 0.329 $ \ pm $ 0.258 au，40.527 $ \ pm $ 26.258 \％和0.926 $ \ pm $ 0.087。与最佳基线方法相比，这至少导致了至少20％的总体改进。结论：本文证明了Descod-ECG的最新性能用于ECG噪声，该噪声可以更好地近似真实的数据分布和在极端噪声腐败下较高的稳定性。意义：这项研究是最早扩展基于条件扩散的生成模型以去除ECG噪声的研究之一，并且Descod-ECG具有广泛用于生物医学应用的潜力。
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我们介绍了第一个机器学习引力波搜索模拟数据挑战（MLGWSC-1）的结果。在这一挑战中，参与的小组必须从二进制黑洞合并中识别出复杂性和持续时间逐渐嵌入在逐渐更现实的噪声中的引力波信号。 4个提供的数据集中的决赛包含O3A观察的真实噪声，并发出了20秒的持续时间，其中包含进动效应和高阶模式。我们介绍了在提交前从参与者未知的1个月的测试数据中得出的6个输入算法的平均灵敏度距离和运行时。其中4个是机器学习算法。我们发现，最好的基于机器学习的算法能够以每月1个的错误警报率（FAR）的速度（FAR）实现基于匹配过滤的生产分析的敏感距离的95％。相反，对于真实的噪音，领先的机器学习搜索获得了70％。为了更高的范围，敏感距离缩小的差异缩小到某些数据集上选择机器学习提交的范围$ \ geq 200 $以优于传统搜索算法的程度。我们的结果表明，当前的机器学习搜索算法可能已经在有限的参数区域中对某些生产设置有用。为了改善最新的技术，机器学习算法需要降低他们能够检测信号并将其有效性扩展到参数空间区域的虚假警报率，在这些区域中，建模的搜索在计算上很昂贵。根据我们的发现，我们汇编了我们认为，将机器学习搜索提升到重力波信号检测中的宝贵工具，我们认为这是最重要的研究领域。
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心血管疾病是一个大的全球医疗保健问题;症状通常突然存在，最小的警告。心电图（ECG）是一种快速，简单可靠，通过测量通过皮肤上的电极记录的电极来评估心脏健康的方法。 ECG经常需要通过心脏病专家分析，花时间可以花在改善患者护理和结果上。因此，已经提出了使用机器学习的自动ECG分类系统，可以学习ECG功能之间的复杂交互，并使用它来检测异常。然而，为此目的构建的算法经常无法概括到解开数据，报告最初令人印象深刻的结果，在应用于新环境时急剧下降。此外，机器学习算法遭受“黑匣子”问题，其中难以确定如何做出决定。这对医疗保健的应用至关重要，因为临床医生需要能够验证评估过程以信任算法。本文提出了一种用于在MIT-BIH心律失常数据集中的每个类中可视化模型决策的方法，使用完整类的平均调整显着图来确定正在学习的模式。我们通过基于最先进的模型构建两种算法来实现这一点。本文突出了这些地图如何用于在模型中找到可能影响概括性和模型性能的模型中的问题。比较完整类的显着性图给出了模型中混淆变量或其他偏差的总体印象，而不同于在ECG-By-ECG基础上比较显着图时会突出显示的内容。
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在初步诊断和分析心脏缺陷，ECG信号发挥着重要作用。本文介绍了使用噪声滤波，独特的心电图特征和基于机器学习的分类器模型预测心室性心动过速心律失常的模型。在信号特征提取之前，我们可以拒绝并使信号脱落以消除正确检测特征的噪声。在提取必要的特征之后，测量与这些特征相关的必要参数。使用这些参数，我们使用的是一种高效的多键级分类器模型，使用机器学习方法可以有效地分类不同类型的心室性心动过速心律失常。我们的结果表明，基于逻辑回归和决策树的模型是用于检测心室性心动过速的最有效的机器学习模型。为了诊断心脏病并为患者寻找护理，需要早期，可靠的不同类型心律失常的诊断。通过实施我们提出的方法，这项工作涉及减少与心室性心动过速有关的关键信号的错误分类问题的问题。实验结果表明了我们提出的算法的令人满意的增强，并表现出高度的恢复力。通过这种帮助，医生可以提前评估这种患者的这种心律失常，并在适当的时间作出正确的决定。
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呼吸率（RR）是重要的生物标志物，因为RR变化可以反映严重的医学事件，例如心脏病，肺部疾病和睡眠障碍。但是，不幸的是，标准手动RR计数容易出现人为错误，不能连续执行。这项研究提出了一种连续估计RR，RRWAVENET的方法。该方法是一种紧凑的端到端深度学习模型，不需要特征工程，可以将低成本的原始光摄影学（PPG）用作输入信号。对RRWAVENET进行了独立于主题的测试，并与三个数据集（BIDMC，Capnobase和Wesad）中的基线进行了比较，并使用三个窗口尺寸（16、32和64秒）进行了比较。 RRWAVENET优于最佳窗口大小为1.66 \ pm 1.01、1.59 \ pm 1.08的最佳绝对错误的最新方法，每个数据集每分钟每分钟呼吸0.96。在远程监视设置（例如在WESAD数据集中），我们将传输学习应用于其他两个ICU数据集，将MAE降低到1.52 \ pm每分钟0.50呼吸，显示此模型可以准确且实用的RR对负担得起的可穿戴设备进行准确估算。我们的研究表明，在远程医疗和家里，远程RR监测的可行性。
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