深度学习在心电图自动诊断解释性研究 ——基于Explainable AI的进展综述 一、学术背景与问题提出 心电图（Electrocardiogram, ECG）作为临床诊断心脏疾病的重要生理信号采集手段，至今已有百年历史。近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Neural Networks, DNNs）技术的快速发展，基于数据驱动的自动诊断算法在心电图领域获得了卓越的性能，尤其在心律失常等复杂异常识别上显著优于传统方法。深度学习模型通过自动学习和提取信号特征，极大地推动了心电图自动解读和辅助诊断系统的进步。 然而，这类黑箱性质的算法在实际临床应用中的推广仍然受限，最核心障碍之一正是缺乏可解释性（Explainability）。尽...

单传感器振动心动图生成多模态心血管波形 背景介绍 心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）作为全球范围内致病率和致死率最高的疾病之一，每年影响着数以亿计的患者，对全球医疗体系造成了巨大负担。据文献统计，每年因心血管疾病花费的医疗费用高达数十亿美元，且影响着患者的生产力与生活质量。多种风险因素如高血压、糖尿病、肥胖以及久坐不动的生活方式普遍存在，使得CVD防治难度加大。 早发现、早干预是提升CVD管理效率、减少严重心血管事件的关键，这其中可穿戴健康监测技术逐渐成为热点。通过日常佩戴心脏生理参数监测设备，患者可以主动了解自身健康状况，配合医生实现精准的个体化管理。当前主流的心血管监测技术有： 心电图（Electrocardiography, ECG）： 通过记录心脏电...

基于信号-语言架构的心电图诊断基础模型研究 学术背景 心血管疾病（CVD）是全球范围内导致死亡的主要原因，早期识别高风险人群至关重要。心电图（ECG）作为一种非侵入性、成本低廉且广泛应用的诊断工具，每年记录超过3亿次，是早期诊断心血管疾病的重要手段。然而，即使是经验丰富的心脏病专家，解读复杂的心电图仍然是一项耗时且容易出错的任务。在偏远和医疗资源匮乏的地区，提供准确的诊断尤为困难。 近年来，人工智能（AI）在心电图解读中的应用显示出巨大潜力。研究表明，基于AI的心电图诊断在某些特定疾病的诊断上已经超越了普通心脏病专家。然而，现有的主流自动心电图诊断系统通常针对少数特定疾病进行训练，数据分布的差异和多中心疾病的广泛性使得这些模型难以直接应用于其他中心的数据集。因此，开发一种能够在初始训练后不依...

CIGNN: 基于因果关系和图神经网络的无袖带连续血压估计框架 背景介绍 根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球约有11.3亿人受到高血压的影响，预计到2025年这一数字将增加到15亿。高血压是心血管疾病的一个重要风险因素，这包括心脏病和中风，这些都是全球主要的死亡原因。高血压的普及进一步增加了痴呆和残疾的负担，因此，预防和管理高血压对于改善全球健康结果至关重要。 连续血压（BP）测量能够为高血压的诊断和预防提供丰富的信息。通过连续监测血压，我们可以更全面地了解患者的血压模式和趋势，这可以指示是否需要治疗或调整当前的治疗方案。此外，连续血压监测相比传统间歇性血压测量有更多优势，因为血压可能会受到诸如压力、体力活动和药物依从性等因素的影响。无袖带连续血压测量利用可穿戴生理传感器的优势，能够实现...

基于心电图的大规模心血管诊断机器学习算法的开发与验证 引言 心血管疾病（Cardiovascular diseases，CV）一直是全球范围内疾病负担的主要来源，早期诊断和干预对降低疾病并发症、医疗使用率和费用至关重要。传统的心电图（Electrocardiogram，ECG）作为一种低成本且便捷的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的检测。然而，现有的ECG解释技术（包括人工和计算机算法）在识别高层次信号互动及“隐藏”的临床相关模式方面存在局限。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是深度学习（Deep Learning，DL）的出现，提供了识别ECG信号中“隐藏”模式并同时评估多种心血管疾病的复杂互动关系的全新契机。本研究正是基于这一背景展开。 论文来源与作者 本...