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신호 처리의 최근 혁신은 극적으로 심장 부정맥 분류의 정확도와 신뢰성을 개량했습니다. 이 발전은 더 중대한 정밀도를 가진 불규칙한 심장 리듬을 검출하기 위하여 진료소를, 더 이른 개입, 더 개인화한 처리 계획 및 심장 상태를 가진 환자를 위한 더 나은 장기적인 결과를 가능하게 합니다.
Cardiac Arrhythmias 이해
심장의 심리학은 심장의 비정상적인 심장 리듬을 일으키는 원인이 되는 심장의 전기 시스템의 무질서, 너무 느리고, 또는 불규칙한입니다. 그들은 ventricular tachycardia 또는 atrial fibrillation와 같은 생명을 위협하는 조건에 무해한 경우를 건너 뛰는 것을 뛰었습니다. 정확한 탐지 및 arrhythmias의 분류는 적당한 관리를 위해 근본적, 그 약, 생활 습관 변화, 또는 진통성 장치가 같은 경우에, 그리고 이식적인 장치 및 gnisic gnosic gnosic gnossiliators를 위해 자주적으로 하는 것은 아닙니다.
전통적인 신호 처리 방법
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Signal Processing의 최근 발전
지난 10 년 동안 ECG 신호 처리의 패러다임 교대를 보았으며 강력한 컴퓨팅, 대형 데이터 세트 및 기계 학습의 융합에 의해 구동되었습니다. Adaptive filtering 기술은 역동적으로 소음 상태를 변경하기 위해 조정되며 신호 품질을 크게 향상시킵니다. Entropy 측정 및 fractal 분석과 같은 비선형 방법은 선형 방법 놓기가 심장 박동성에 캡처합니다. 대부분의 주목할만한 기계 학습 및 깊은 학습은 혁신적인 기능 추출 및 분류를 가지고 있으며, 시스템은 원시 또는 최소의 데이터 처리에서 직접 배울 수 있습니다.
기계 학습 및 딥러닝
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소음 감소 및 신호 증진
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특징 공학과 차원 감소
자동 기능 학습을 넘어, 연구원은 임상적으로 관련 정보를 캡처하는 손 만들어진 기능을 계속합니다. Time-domain 기능은 RR 간격, QRS 내구 및 심박수 가변성 미터를 포함합니다. 주파수 대역 기능은 매우 낮은 주파수 (VLF), 저주파 (LF) 및 고주파 (HF) 밴드, 반사 자율 신경계 활동에 대한 힘 스펙트럼 밀도를 분석합니다. 비선형은 샘플 entropy, Lyapunovation 및 비선형 분석 기능을 통해 비선형 분석 및 비선형 분석 기능을 제공합니다.
임상시험에 대한 영향
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또한 고급 신호 처리 기능을 갖춘 휴대용 ECG 모니터는 비상실, 구급차 및 저 자원 설정에서 포인트 관리 진단을 가능하게합니다. 예를 들어, 단 하나 리드 ECG 장치가 내장 된 딥 학습을 통해 여러 개의 arrhythmia 유형을 수 있으며, 첫 번째 응답자에게 작용 가능한 정보를 제공합니다. 이 기능은 특히 심장부에 대한 제한 액세스와 지역 내 귀중한 기능입니다.
미래 지향
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