【心电信号相关疾病研究的文献综述2700字】

图1.2所示。房性心律失常起源于房室结。房室结位于心房和心室之间。房颤、心房扑动、房性早搏、窦性心动过缓和房性心动过速是典型的房性心律失常。房颤发生时，心房以不规则和快速的方式收缩，导致心房壁纤维化，从而阻止心房向心室正确地泵血。心房扑动的症状与心房颤动相似，但在心房扑动中，心脏中电信号的传导是快速而规则的，而在心房颤动中，传导是不规则的。室性心律失常是发生在异位心室焦点的一种室性异位节律。室性心律失常的典型例子有室性早搏、室性心动过速和心室颤动。图STYLEREF1\s1.SEQ图\*ARABIC\s12心律失常的起源ADDINEN.CITE<EndNote><CiteExcludeAuth="1"><Year>2018</Year><RecNum>39</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[18]</style></DisplayText><record><rec-number>39</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="saf5dpret5e99xe5ap4vdezjs5vezdp2z90r"timestamp="1617179367">39</key></foreign-keys><ref-typename="WebPage">12</ref-type><contributors></contributors><titles><title><styleface="normal"font="default"charset="134"size="100%">快速性心律失常是怎样发生的？</style></title></titles><dates><year>2018</year></dates><urls><related-urls><url>https://kknews.cc/health/2xm8nnz.html</url></related-urls></urls></record></Cite></EndNote>[18]FigSTYLEREF1\s1.SEQFig\*ARABIC\s12Originofarrhythmia心律失常可同其他心血管疾病一起发生，也可单独发生。心律失常的预防、诊断和治疗已成为关系人民切身利益和社会健康稳定发展的重大医学问题之一。心电信号是心脏自主收缩时在体表形成的电位差，在一定程度上反映了心脏的活动信息和各部位的健康状况。临床上，普遍采用心电图作为辅助诊断心律失常的工具，其具有诊断准确可靠、方法丰富和无创等特点。诊断过程一般如下：首先，专业医生通过观察患者的心电信号，获得患者心脏健康的初步信息，综合患者的病情和病史，结合自己的经验得出诊断结果。由于心律失常具有隐蔽性和突发性等特点，仅通过患者休息时的10秒心电信号数据很难准确反映患者的心脏健康状况ADDINEN.CITE<EndNote><CiteExcludeYear="1"><Author>李雪</Author><RecNum>53</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[19]</style></DisplayText><record><rec-number>53</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="saf5dpret5e99xe5ap4vdezjs5vezdp2z90r"timestamp="1618059654">53</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>李雪,</author></authors></contributors><titles><title>基于LSTM的心律失常分类研究</title></titles><dates></dates><publisher>兰州大学</publisher><urls></urls></record></Cite></EndNote>[19]。为了解决这个问题，通常采用动态心电技术（Holter）连续记录患者24小时的心电数据，从而获得患者心脏状态的全面信息ADDINEN.CITE<EndNote><CiteExcludeYear="1"><Author>李雪</Author><RecNum>53</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[19]</style></DisplayText><record><rec-number>53</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="saf5dpret5e99xe5ap4vdezjs5vezdp2z90r"timestamp="1618059654">53</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>李雪,</author></authors></contributors><titles><title>基于LSTM的心律失常分类研究</title></titles><dates></dates><publisher>兰州大学</publisher><urls></urls></record></Cite></EndNote>[19]。动态心电技术在实现心脏状态的全面信息监测时，也使得心电数据量急剧增加。而传统的心律失常诊断需要专业医生根据患者的心电信号和自身经验对病情进行分析和评估，这就不可避免由于医生诊断水平和临床经验不足带来的误诊风险。此外，对于动态心电技术带来的海量心电数据，即使经验丰富的医生也需要花费大量的时间心律失常进行诊断。然而，在我国，专业医生的数量远远低于心律失常患者的数量，极低的医患比和庞大的数据分析工作量，导致心律失常的预防和诊断成为一个长期的问题。随着计算机技术，特别是机器学习等人工智能技术的快速发展，计算机辅助心律失常诊断越来越受到人们的重视。参考文献[1] 李娟娟.国家慢性病综合防控示范区居民健康行为养成的效果评价研究[J],2018.[2] 韩芹,张敏,陈长香,etal.患慢病与否对社区老年人睡眠状况的影响[J].河北联合大学学报(医学版),2014(2014年02):198-199.[3] 赵明月.山东省城乡中老年人常见慢性病现状及其危险因素研究[D].山东大学,2017.[4] 王佳.开封市H社区中老年人机构养老意愿及影响因素研究[D].河南大学.[5] 中华人民共和国国务院.中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)[J].中国实用乡村医生杂志,2017,24(011):6-11.[6] 杜新峰,章祖华.移动医疗发展的现状与前景[J].医疗卫生装备,2015,36(012):113-115.[7] 中华人民共和国国家卫生健康委员会.2018年我国卫生健康事业发展统计公报[J].[8] 杨科.下肢康健训练机器人控制系统的研究[J],2013.[9] 陈超.多种生理信号监测的可穿戴设备研发[D].电子科技大学,2017.[10] 赖杰伟,陈韵岱,韩宝石,etal.基于DenseNet的心电数据自动诊断算法[J].JournalofSouthernMedicalUniversity,2019,39(1):69.[11] 王芳敏.AI"啄医生"对肺结节良恶性鉴别的价值研究[D].西南医科大学.[12] 中国政府网.国务院印发《新一代人工智能发展规划》[J].通信世界,2017,304(08):8-8.[13] 魏欣如.阿尔茨海默病,帕金森病睡眠障碍与中医证候的相关性研究[D].北京中医药大学,2019.[14] 徐永健等.呼吸系统疾病1000问[M].呼吸系统疾病1000问,2006.[15] 王永园.睡眠呼吸暂停对急性心肌梗死患者预后的影响研究[D].苏州大学.[16] KainulainenS,DuceB,KorkalainenH,etal.Severedesaturationsincreasepsychomotorvigilancetask-basedmedianreactiontimeandnumberoflapsesinobstructivesleepapnoeapatients[J].EuropeanRespiratoryJournal,2020,55(4).[17] 张庆东.急诊心血管事件的防范及对策[C].北京协和急诊医学国际高峰论坛暨急诊医学学术交流会,2010.[18] 快速性心律失常是怎样发生的？[EB/OL].https://kknews.cc/health/2xm8nnz.html.[19] 李雪.基于LSTM的心律失常分类研究[D].兰州大学.[20] BerryRB,HillG,ThompsonL,etal.Portablemonitoringandautotitrationversuspolysomnographyforthediagnosisandtreatmentofsleepapnea[J].Sleep,2008,31(10):1423-1431.[21] Pandi-PerumalSR,SpenceDW,BahammamAS:Polysomnography:anoverview,Primarycaresleepmedicine:Springer,2014:29-42.[22] BabaeizadehS,WhiteDP,PittmanSD,etal.Automaticdetectionandquantificationofsleepapneausingheartratevariability[J].Journalofelectrocardiology,2010,43(6):535-541.[23] SharmaH,SharmaKK.Analgorithmforsleepapneadetectionfromsingle-leadECGusingHermitebasisfunctions[J].Computersinbiologyandmedicine,2016,77:116-124.[24] VaronC,CaicedoA,TestelmansD,etal.Anovelalgorithmfortheautomaticdetectionofsleepapneafromsingle-leadECG[J].IEEETransactionsonBiomedical