P波参数结合人工智能算法在心房颤动检测中的价值

心房颤动(房颤)是最常见的心律失常。ECG上P波代表心房去极化,包含心房电活动和结构特性;异常P波参数已被证明对于评估患者是否已患有或即将发生房颤具有重要价值。然而,由于技术和生物学原因,心电图中检测心房活动具有挑战性。现随着机器学习和深度学习技术在房颤检测中不断开展,若能发展创新的方法聚焦于检测P波可能提供更加准确的分类器,且不损害模型透明度。该综述主要探讨了人工智能技术结合P波参数特征在房颤检测中的价值。

P波参数与形态对心房颤动及其他心血管疾病的预测作用

心房颤动是最常见的心律失常,其特点是快速和异常的心房激活导致心房功能受损。因P波特征的任何偏转都意味着心房激活时间和传导途径的变化,因此,了解P波典型形态学改变以及异常P波参数与心房颤动间的联系可做到早期心房颤动的精准预测。现重点介绍P波形态、P波参数与心房颤动的联系,探索基于人工智能技术下P波对心房颤动的预测价值,以及P波参数对其他心血管疾病的预测作用,为将来P波对心房颤动和其他心血管疾病发生的早期识别提供一种新的手段。