الأبحاث ضمن الموضوع : مراقبة وتحليل تخطيط القلب الكهربائي
-
DeepECG-Net: نموذج هجين قائم على المحولات للتعلم العميق لاكتشاف شذوذ تخطيط القلب الكهربائي في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Manal Alghieth | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم ورقة البحث DeepECG-Net، وهو نموذج تعلم عميق هجين يعتمد على المحولات مصمم لاكتشاف الشذوذ في تخطيط القلب الكهربائي (ECG) في الوقت الحقيقي. تواجه النماذج التقليدية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs)، تحديات مع الاعتماديات بعيدة المدى وكفاءة الحوسبة. يتناول DeepECG-Net هذه القضايا من خلال دمج CNNs وهياكل المحولات، مستخدمًا…
-
مسح للمحولين ونماذج اللغة الكبيرة لتشخيص تخطيط القلب: التقدم، التحديات، والاتجاهات المستقبلية
2025 | المؤلف: Mohammed Yusuf Ansari وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)يوفر هذا القسم من ورقة البحث نظرة شاملة على تطبيق منهجيات قائمة على المحولات ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تحليل تخطيط القلب الكهربائي (ECG). بينما كانت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي النهج السائد لمعالجة إشارات ECG، فإن قيودها في التقاط الاعتماديات الزمنية بعيدة المدى تستدعي اعتماد أطر المحولات التي تستخدم آليات الانتباه الذاتي. تحدد الورقة…
-
أحدث ما توصلت إليه الذكاء الاصطناعي في علم الكهربية السريرية في عام 2025: بيان علمي من جمعية إيقاع القلب الأوروبية (EHRA) التابعة لجمعية القلب الأوروبية (ESC) وجمعية إيقاع القلب (HRS) ومجموعة العمل ESC على الطب الإلكتروني
2025 | المؤلف: Emma Svennberg وآخرون | المجلة: EP Europace | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تحدد قسم ورقة البحث تطوير وتطبيق قائمة التحقق من الذكاء الاصطناعي EHRA، التي تهدف إلى تعزيز معايير الإبلاغ عن أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI) في علم كهرباء القلب (EP). مع إدراك الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل اكتشاف عدم انتظام ضربات القلب وتوقع نتائج المرضى، يبرز المؤلفون غياب إطار عمل موحد للإبلاغ. من خلال عملية…
-
نموذج هجين جديد من CNN-Transformer لاكتشاف عدم انتظام ضربات القلب دون تحديد قمة R باستخدام تحويل ستوكويل
2025 | المؤلف: Donghyeon Kim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق هجين جديد مصمم لتصنيف اضطرابات النظم القلبية من إشارات تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، باستخدام تحويل ستوكويل لاستخراج الميزات بشكل فعال. من خلال تحويل إشارات ECG، التي هي بيانات زمنية بطبيعتها، إلى مجال التردد، يلتقط النموذج الميزات ذات الصلة بشكل أكثر فعالية. تجمع البنية بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتحديد…
-
DenseNet-ABiLSTM: ثورة في اكتشاف وتصنيف عدم انتظام ضربات القلب متعددة الفئات باستخدام نهج تعلم عميق هجين يستفيد من إشارات PPG
2025 | المؤلف: K. Saranya وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم البحث نموذج تعلم عميق هجين (HDL) يسمى DenseNet-ABiLSTM للتصنيف الآلي لاضطرابات النظم القلبي (AM) باستخدام إشارات قياس تدفق الدم الضوئي (PPG). يدمج هذا النموذج الشبكات العصبية التلافيفية المتصلة بكثافة مع الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه المعتمدة على الانتباه (ABiLSTM) لتعزيز اكتشاف أنواع مختلفة من اضطرابات النظم، بما في ذلك إيقاع الجيب (SR)، والانقباض البطيني…
-
الذكاء الاصطناعي للإبلاغ المباشر للأطباء عن تخطيط القلب الكهربائي المتنقل
2025 | المؤلف: Linda Johnson وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)يقدم هذا القسم نظرة عامة على توزيع العمر والجنس ضمن عينة المرضى التي تم تحليلها في الدراسة، كما هو موضح في الشكل البياني الممتد 1. تعتبر هذه المعلومات الديموغرافية ضرورية لفهم خصائص عينة السكان، والتي قد تؤثر على نتائج الدراسة وقابليتها للتطبيق. من المحتمل أن توفر بيانات التوزيع رؤى حول الاختلافات المحتملة في النتائج بناءً…