ECG 是医疗实践中的基础工具，全世界每年有超过 3 亿张心电图，它在诊断心律不齐过程中起关键作用。近日，吴恩达团队在 Nature Medicine 上发表了一项研究，开发了一种深度神经网络，可基于单导程 ECG 信号分类 10 种心率不齐以及窦性心律和噪音，性能堪比心脏病医生。
这几天的新型冠状病毒肺炎的出现，再次让大家想起了当年的SARS，人传人，而且恰逢国内春运，人口流动是最高峰的时候，也是我们农历鼠年临近的时候。通过国家报道，全国确诊目前291例，N95防护口罩卖到脱销，各地有些出现确诊人员的单位也提前放假，疏散人员，武汉实施进出武汉人员管控 遏制疫情扩散；武汉天河机场、武汉站等枢纽加装新型红外测温仪，建议春运回家的朋友，尽量做好防护，戴好口罩，远离人群多的地方，留意当地机场、火车站等交通要塞的实管控施，适当安排出行时间。
通过训练具有小型中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 吴恩达带领的斯坦福机器学习组(Stanford ML Group)最近开发了一种深度学习新算法，能诊断14类心律不齐，准确率可以媲美人类医生。
现如今，IoT数据，实时流式数据分析（streaming analytics），机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步，同时成本也比以前要低，这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析。
本文介绍由牛津大学的Dani Kiyasseh等人发表于Nature Communications的研究成果：在违反独立同分布假设的实例中训练的深度学习算法会受到破坏性干扰，作者为了减轻这种干扰，提出了一种持续学习策略CLOPS。在四个持续学习场景的三个场景中，CLOPS在泛化性能和后向转移两个方面都优于最先进的方法GEM和MIR。该框架有望为设计能够长期保持稳健的诊断系统铺平道路。
目前房颤带来了巨大经济健康负担，而房颤的及早检出对该疾病防治极其重要。根据既往的资料，目前主推机会性筛查（opportunistic screening），因其可以增加房颤的检出率，同时相比与普查更加节约医疗资源。但是这些资料大多等级水平较低，参考价值有限。机会性筛查到底是否有效，值得商榷。
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案，线上与线下验证得分均为0.719，采用的是单模树模型。
心电图是医院心脏疾病常用辅助诊断指标。心电图由于其价格低、无创的特性被广泛用于心脏疾病的预筛查以及体检中，每天的检测量巨大。目前，多导联的心电图设备已经广泛用于临床当中，部分设备已经具有自动分析诊断功能，但自动分析对于多心电异常事件的判别还不够精确，需要医生做进一步修改。
这位苹果巨头正在研究一种先进的心脏监测功能，以预测未来智能手表的未来状况。有了这个，他寻求曾经是一个简单的配件成为一个严重的医疗设备。 📷 知情人士透露，苹果公司为其智能手表的未来版本开发了一种先进的心脏监测功能，这是将曾经的时尚配件变成一种严重的医疗设备的更广泛推动力的一部分。 其中一位人士说，目前正在测试的一个版本要求用户用不用手指的两只手指收紧Apple Watch框架。接下来，不可察觉的电流通过胸部追踪心脏中的电信号并检测任何异常。 这些医学检查，即心电图（ECG），在办公室，医院和救护车中很常见。
12月5日消息，据中国科学技术大学官网消息，该校吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员等人实现了基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测，突破了100余年来心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。
雷锋网消息 3月16日，斯坦福大学医学院研究人员在洛杉矶新奥尔良举行的美国心脏病学会第68届年度科学会议和博览会上公布了一项基于Apple Watch的心脏研究结果。
老肥今天和大家分享的是山东省第三届数据应用创新创业大赛的心电图智能事件识别赛题的Top2方案，完整代码已开源，需要的同学可以点击底部阅读原文一键直达。
搞工程的平时压力都不小，总失眠，疫情期间又经常早期做核酸，导致作息不规律，身体出现了问题。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
脑电分析系列[MNE-Python-4]| MNE中数据结构Evoked及其对象创建
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建
人工智能技术的开发都需要大量的数据，这些数据就是人工智能技术的基础。但是这些数据要想被利用起来，并适合于人工智能训练用的数据，则需要按照一定的规则加以处理和清洗，如果是医疗用的数据进一步需要专业医生的标注。
心脏病是全球范围内的主要健康问题之一，准确的诊断对于患者的治疗至关重要。传统的心脏病诊断方法通常依赖于医生的经验和一系列的医学检查，但随着机器学习技术的发展，其在心脏病诊断中的应用呈现出巨大的创新潜力。本文将深入探讨机器学习在心脏病诊断中的创新，包括部署过程、实例展示以及未来的发展方向。
在前面我们介绍过Evoked的数据结构以及如何创建Evoked对象《Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建》以及上文介绍了Evoked的数据可视化《Python-可视化Evoked数据》。
还登上了影响因子2.943的Biomedical Signal Processing and Control期刊。
整体的研究，基于吴恩达团队在2017年的一篇已经发在Arxiv上的论文（文末有地址）。
“医工结合科研创新支持计划”（以下简称：计划）由清华大学大数据研究中心、北京清华长庚医院和清华大学临床医学院联合发起，旨在全力推动医疗大数据与人工智能技术深度融合的科研创新。该计划重点支持的研究课题，包括健康大数据与人工智能、智能医学影像工程、精准能量外科技术等方向，研究团队均由清华大学专注数据科学技术创新的工科教授（助理教授及以上）和专注科研的学术型医生（副主任医师及以上）组成。以下内容为该计划部分成果展示：
前面做了一个心电图的demo 心电图，结果发现那个心电图是静态的，是应用一启动就已经画好了的，整个页面向左滑动而已
据统计，全世界因病死亡者有三分之一是死于心脑血管疾病,因此对于心脑血管疾病的早期诊断和治疗，特别是用人工智能推动诊治水平的提升，具有十分重要的意义。
今天社保中心来了一位钉子户，90多岁的王大爷又兴高采烈的来给自己快120岁的老父亲领社保了!
随着新冠疫情防控政策全面转入“乙类乙管”新阶段，自我健康监测管理更加重要，特别是老年人和患有基础疾病的人群，感染新冠病毒后容易出现“沉默性缺氧”现象，若不能及时加以发现和医治，极有可能发展成为危重情况。因此，防疫专家建议脆弱人群应尽早在发病初期进行抗病毒药物治疗，并使用便携式家用血氧仪进行自我监测。
本文以世界人工智能创新大赛（AIWIN）心电图智能诊断竞赛为实践背景，给出了数据挖掘实践的常见思路和流程。本项目使用TextCNN模型进行实践。
今年的高考将于本周末正式拉开大幕，看似风平浪静的考场内外却暗藏作弊与反作|弊手段的较量。在考生众多的河南省，今年又有多项考试纪律出台，其中就包括不准考生携带除身份证件及准考证之外的任何物品（包括文具）
11，12月一堆展会，而且都是嵌入式，IOT，芯片，医药类的，不看可惜了，今天这个展会就离学院5公里左右，冲了！要是你今天看了我的文章，其实你明天，也就是4号，还是可以去看展的（比较小）。
脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
随着连接设备变得越来越流行和易于访问，与物联网设备相关的安全风险正引起开发人员的严重关注。 五年前，我在纽约市第一次参加物联网(IoT)会议，当时“数字转型”(digital transformation)一词刚刚开始成为一个热门词汇，物联网设备正随处可见。就在那时，我意识到所有这些相互关联的“东西”对网络安全的影响。 如果没有物联网，设备仅仅是一件设备。他们运行代码，并被用来达到某一个特定的目的。它可以是你的恒温器，车库开门器，或心电图机的程序。现在，在物联网的世界所有这些设备都是相互连接的。可以很方便的
12月28日消息，由于美国政府拒绝推翻苹果两款Apple Watch新品侵犯医疗科技公司Masimo无创血氧传感或脉搏血氧测定法相关专利，使得针对这两款Apple Watch在美国的禁售令正式生效。对此，苹果公司于当天向美国联邦巡回区上诉法院提出上诉，希望暂停禁令，这一上诉已经获得了法院的批准，这也使得两款Apple Watch可暂时避免被禁。
据悉，苹果内部近期将头显操作系统从原定的“realityOS”改名为“xrOS”，名称中的“xr”意味拓展现实，包括虚拟现实 (VR）、增强现实（AR） 和混合现实 （MR）等概念。
心电图智能事件识别 背景 心电图（ECG）是一种简单、经济的院内检查手段，是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别， 有望减轻医生工作负担，并降低人工造成的漏诊。对于某一时长的 ECG 数据，识别其包含哪些心律失常事件，是目前热门的研究方向。 赛题任务 本任务提供原始电信号数据，并据此识别心电信号中所隐含的心律失常事件。 数据集介绍 数据一共包含39732条心电数据，被随机划分为训练集和测试集，比例为7:3。 ecg_data文件夹下的所有心电数据，文件名就是此样
本篇文章是伍冬睿教授及其领导的研究团队成员在生理计算中的对抗攻击与防御方面的综述。本文系统性综述了生理计算主要研究领域、不同类型的对抗攻击、其在生理计算上的应用以及相应的防御措施，从而填补了这一空白。
决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。与传统的线性回归模型不同，决策树回归模型能够捕捉到非线性关系，并生成易于解释的规则。
设计并制作一个生理监测装置，能够实时监测人体的心电图、呼吸和温度，并在LCD液晶显示屏上显示相关数据。
选自IEEE Spectrum 机器之心编译 机器之心编辑部 来自美国西北大学的研究团队为心脏病患者开发了一种可溶解的智能起搏器，并与可穿戴的传感器网络相连，全面监测患者心律，预计将在 5 年内投入临床使用。 进行心脏血管手术后，许多患者需要一个临时起搏器来帮助他们稳定心率。该装置由一个脉冲发生器、一根或多根绝缘导线以及每根导线末端的电极组成。脉冲发生器是一个有金属外壳，包含小型计算机和电池的电子电路，它负责调节发送到心脏的脉冲。电线的一端连接脉冲发生器，另一端连接的电极则放置在心脏的一个腔室内。 但传统的
在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。
点击图片立刻参与！ 在快节奏的社会下，人们需要一种简便且准确的心脏检测方式。 作者 | 来自镁客星球的家衡 近些年，似乎每隔一段时间，我们就能从社会新闻中看到有人骤然猝死的消息。 根据世卫组织（WHO）的定义，身体健康或看上去健康的人，在短时间内因自然疾病突然死亡，就叫猝死。但事实上，猝死的人群大多患有某种心血管疾病。平时，心血管疾病以慢性病的姿态潜伏，但随时都能扣动扳机，带走一条鲜活的生命。 “因为检查不便利，所以心脏疾病其实是一种隐形的疾病，但很多人忽视了筛查，最终会造成悲剧。”芯跳医疗CEO李拿云告
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