CR导联心电图的原理及临床应用

目的探讨CR导联心电图的原理及临床应用。方法CR导联系统是有共同负极的双极胸导联系统,其共同负极是右上肢(R),正极是胸部某点(C),多选V导联各点。获取CR导联心电图的方法有两种:一是利用常规心电图机实采,四个肢体电极全接右上肢,胸导联电极正常连结;二是基于常规心电图数据通过导联转换获取,首先调取aVR、V_(1)-V_(6)、V_(3R)-V_(5R)、V_(7)-V_(9)等导联的原始数据,再利用固定的转换系数CR-V_(i)=V_(i)-2/3 aVR计算目标导联(使用Python语言在Pycharm编译环境下实现算法),最终转换完成后画图。结果实采法与转换法获取了相同的CR导联心电图,但与相应的Wilson导联心电图相比,左胸导联的CR导联心电图形态类似而波幅略大,右胸导联CR导联心电图与Wilson导联心电图波幅相近但形态截然不同:前者P波清晰,QRS波群主波向上、无宽深的Q波,T波直立;后者P波较低,QRS波群主波向下,可出现非梗死性宽深Q波及非缺血性T波倒置,即所谓的右心室盲区。结论CR导联心电图开放了右心室盲区,实现了对左、右心室的平等探测,为临床提供了更有价值的心电学形态信息,弥补了Wilson胸导联系统的不足,值得推广普及。

手持式心电采集仪的使用技巧

手持式心电采集仪是一款简易的双极单导联心电图记录设备,只需双手拇指紧捏正、负两极,就能方便地记录出标准Ⅰ导联心电图,多用于监测心律失常。它属于家用医疗器械,颇受广大中老年朋友的欢迎。基于单极导联与双极导联的本质及其内在联系,本文衍生出标准导联与加压单极导联的记录方法;同时,在深入探究CR导联与Wilson导联内在联系的基础上,创造性地提出了手持式心电采集仪直采CR胸导联心电图的方法。理论和实践均表明,加压单极肢体导联的等效记录法与CR胸导联的双极记录法不仅能满足临床需要,而且还有其独到之处。该方法能充分发挥家用医疗器械的医用价值,值得推广普及。

基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型

针对已有的异常检测模型在高维、样本多样(类内多样)的数据背景下无法获得合理的潜在表示分布,不平衡数据较多(正常数据远大于异常数据)时特征提取准确性低,以及分类器超参数敏感等问题,本文提出一种基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型.基于正则化约束改进自编码器,将数据的原始特征空间映射到潜在特征空间形成低维的潜在表示,使其保持合理的空间分布;配以基于多判别器的生成对抗网络,在有效避免重构特征循环不一致和训练不稳定的基础上,来精确估计潜在表示的概率分布;以获得的潜在表示概率分布为单类分类器的输入,解决单类分类器超参数敏感问题,从而有效提高异常检测的整体性能.实验结果表明,相比于最新的基于机器学习和深度学习的异常检测模型,本文模型可在高维、样本多样、不平衡数据较多的应用背景下获得更合理的潜在表示空间分布并有效估计其概率分布,对单类分类器的超参数不敏感,并有效提高模型的检测性能.

基于样本关联感知的无监督深度异常检测模型

异常检测的目标是识别正常模式中的异常模式.如何充分利用数据的各种特征信息来识别异常是当前异常检测的研究热点之一.许多数据挖掘及机器学习等方面的智能算法都被用于异常检测规则训练以提高其检测性能.目前已有模型存在着对复杂数据处理困难、没有充分利用数据样本间关联特征等问题,从而造成异常检测效果不甚理想.基于此,本文提出一种基于样本关联感知的深度学习模型并用于异常检测.模型通过对样本的原始特征和样本间的关联关系进行深入分析,利用无向图结构来提取样本间的关联特征,然后基于由特征编码器和图编码器构成的双路自编码器实现对样本的原始特征和关联特征的融合,产生样本在低维特征空间中高质量数据嵌入,然后进行解码重构并计算重构误差和重构特征,最后设计基于高斯混合模型的估计网络,基于重构特征和高质量的数据嵌入估计样本的概率密度,通过给定阈值来进行异常检测.实验结果表明,本模型的异常检测各项性能指标均比其他基于机器学习和深度学习的异常检测方法提升了2%左右,参数、消融和噪声实验结果也较其他算法更稳定,可视化实验也能够突出本模型在数据特征提取和充分利用等方面的优势.

一流课程模拟电子技术的建设与实践

混合式国家级一流本科课程模拟电子技术,按照教育部关于一流本科课程建设实施的指导性意见,结合新工科背景下人才培养的需求和课程本身的特点,面向知识、能力、素质全面培养的目标,优化整合课程内容,兼顾理论、仿真、实践与应用,构建一体化的课程资源;提出理论与实践交互融合的教学设计,采用线上线下多维度混合的教学模式进行教学实践。其教学效果与传统教学效果进行比对分析,结果显示混合式教学质量显著提升。其课程资源及教学模式已在学院不同专业、多名授课老师、多个不同教学班级的同类课程中实现了资源共享及应用,效果优良。

基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测

时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式,是机器学习领域重要的研究方向之一.然而,现有的时序异常检测方法大多为单模态学习,忽略了时序信息在多模态空间上不同特征分布的关联性和互补性,不能充分利用已有信息进行有效地模式挖掘,从而造成检测效果差等问题.为此,提出了一种基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型.首先,将原始时间序列转换至频域空间,构造多模态时间序列表示.其次,提出多模态生成对抗网络模型,针对多模态时间序列,实现正常时序信息关于时域和频域特征分布的无监督联合学习.最后,通过将异常检测问题转化为时间序列在时域和频域空间的重构度量问题,从时域空间和频域空间2个方面度量时间序列的异常值,实现更有效的异常检测.在时间序列数据集合UCR和MIT-BIH中的6个真实数据集的实验结果表明,在异常检测任务上相较于传统单模态异常检测方法,提出方法在AUC和AP这2个性能指标上最高分别提升了12.50%和21.59%,证明了方法的有效性.