کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The diagnosis, prognosis, and treatment of a number of cardiovascular disorders rely on ECG interval measurements, including the PR, QRS, and QT intervals. These quantities are measured from the 12-lead ECG, either manually or using automated algorithms, which are readily available in clinical settings. A number of wearable devices, however, can acquire the lead-I ECG in an outpatient setting, thereby raising the potential for out-of-hospital monitoring for disorders that involve clinically significant changes in ECG intervals. In this work, we therefore developed a series of deep learning models for estimating the PR, QRS, and QT intervals using lead-I ECG. From a corpus of 4.2 million ECGs from patients at the Massachusetts General Hospital, we train and validate each of the models. At internal holdout validation, we achieve mean absolute errors (MAE) of 6.3 ms for QRS durations and 11.9 ms for QT intervals, and an MAE of 9.2 ms for estimating PR intervals. Moreover, as a well-defined P-wave does not always exist in ECG tracings - for example, when there is atrial fibrillation - we trained a model that can identify when there is a P-wave, and consequently, a measurable PR interval. We validate our models on three large external healthcare datasets without any finetuning or retraining - 3.2 million ECG from the Brigham and Womens Hospital, 668 thousand from MIMIC-IV, and 20 thousand from PTB-XL - and achieve similar performance. Also, our models significantly outperform two publicly available baseline algorithms. This work demonstrates that ECG intervals can be tracked from only lead-I ECG using deep learning, and highlights the potential for out-of-hospital applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تشخیص ، پیش آگهی و درمان تعدادی از اختلالات قلبی عروقی به اندازه گیری بازه های ECG ، از جمله PR ، QRS و فواصل QT متکی است.این مقادیر از ECG 12 سرب ، یا به صورت دستی یا با استفاده از الگوریتم های خودکار ، که به راحتی در تنظیمات بالینی در دسترس هستند ، اندازه گیری می شود.با این حال ، تعدادی از دستگاه های پوشیدنی می توانند Lead-I ECG را در یک محیط سرپایی به دست آورند و از این طریق پتانسیل نظارت خارج از بیمارستان را برای اختلالات ایجاد می کنند که شامل تغییرات بالینی قابل توجهی در فواصل ECG است.در این کار ، بنابراین ما یک سری مدل های یادگیری عمیق را برای برآورد فواصل PR ، QRS و QT با استفاده از LEAD-I ECG ایجاد کردیم.از جسد 4.2 میلیون ECG از بیماران در بیمارستان عمومی ماساچوست ، ما هر یک از مدل ها را آموزش داده و تأیید می کنیم.در اعتبار سنجی داخلی ، ما به میانگین خطاهای مطلق (MAE) 6.3 ms برای مدت زمان QRS و 11.9 ms برای فواصل QT و MAE 9.2 ms برای برآورد فواصل PR می رسیم.علاوه بر این ، به عنوان یک موج P به خوبی تعریف شده همیشه در ردیابی های ECG وجود ندارد-به عنوان مثال ، هنگامی که فیبریلاسیون دهلیزی وجود دارد-ما مدلی را آموزش دادیم که می تواند هنگام وجود موج P و در نتیجه ، یک بازه PR قابل اندازه گیری را شناسایی کند.ما مدل های خود را در سه مجموعه داده بزرگ مراقبت های بهداشتی خارجی بدون هیچ گونه فانتزی یا آموزش مجدد - 3.2 میلیون ECG از بیمارستان Brigham و Womens ، 668 هزار از MIMIC -IV و 20 هزار نفر از PTB -XL - تأیید می کنیم و به عملکرد مشابه می رسند.همچنین ، مدل های ما به طور قابل توجهی از دو الگوریتم پایه در دسترس عمومی بهتر عمل می کنند.این کار نشان می دهد که فواصل ECG را می توان تنها با استفاده از Lead-I ECG با استفاده از یادگیری عمیق ردیابی کرد و پتانسیل کاربردهای خارج از بیمارستان را برجسته می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
