Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Electrocardiogram Fundamentals01:28

Electrocardiogram Fundamentals

600
Introduction
An electrocardiogram (ECG) is a diagnostic tool for identifying cardiac conditions such as arrhythmias, conduction abnormalities, and myocardial ischemia.
Definition
An electrocardiogram (ECG) visualizes the heart's electrical activity by tracing the electrical movement associated with each heartbeat on a graph or monitor. As the heart beats, an electrical wave passes through it, correlating with the cardiac cycle events.
Parts of an ECG
An ECG utilizes electrodes on the skin...
600

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Real-World Associations of KidneyIntelX Risk Stratification With Guideline-Directed Therapy, Kidney Outcomes, and Metabolic Trajectories in Early Diabetic Kidney Disease.

Diabetes, obesity & metabolism·2026
Same author

Robust AI-ECG for Predicting Left Ventricular Systolic Dysfunction in Pediatric Congenital Heart Disease.

AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science·2026
Same author

Estimation of Left Ventricular Systolic Function in Pediatric and Congenital Heart Disease from Serial Electrocardiograms.

AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science·2026
Same author

Neuroimaging and Fluid-Based Biomarkers in Sport-Related Concussion in Female Athletes: A Scoping Review.

Journal of neurotrauma·2026
Same author

An ECG foundation model for generalizable cardiac function prediction across the lifespan.

medRxiv : the preprint server for health sciences·2026
Same author

Screen Time after Concussion: Still Searching for Just Right.

Journal of neurotrauma·2026
Same journal

Eugene Braunwald, MD, 1929-2026.

Circulation·2026
Same journal

AHA/ACC/ESC/WHF Expert Consensus Document: Second Universal Definition of Heart Failure (2026).

Circulation·2026
Same journal

Advancing Quality in the Evaluation, Surveillance, and Management of Aortic Stenosis: A Report From the AHA Target: AS Registry.

Circulation·2026
Same journal

Heart Failure Occurring in the Perinatal Period: A Scientific Statement From the American Heart Association.

Circulation·2026
Same journal

Correction to: 2026 ACC/AHA/AACVPR/ABC/ACPM/ADA/AGS/APhA/ASPC/NLA/PCNA Guideline on the Management of Dyslipidemia: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines.

Circulation·2026
Same journal

Correction to: The Natural History of Massive Left Ventricular Hypertrophy in Pediatric Hypertrophic Cardiomyopathy: A Multiregistry Analysis.

Circulation·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jul 4, 2025

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations
12:09

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations

Published on: January 8, 2013

13.7K

左心室機能障害と再構成を予測するための小児心電図ベースのディープラーニング

Joshua Mayourian1,2, William G La Cava3,2, Akhil Vaid4

  • 1Department of Cardiology (J.M., S.J.G., T.G., A.D., M.E.A., J.K.T.), Boston Children's Hospital, MA.

Circulation
|February 5, 2024
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

AIアルゴリズムは,心電図を用いて左心房 (LV) の機能障害と再構成を検知し,有望で安価なスクリーニングツールを提供します. この技術は小児心臓病の専門知識を 民主化し 医療へのアクセスを改善します

キーワード:
人工知能電気生理学小児心臓病中心室機能障害室内リモジリング

さらに関連する動画

Lumped-Parameter and Finite Element Modeling of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction
09:20

Lumped-Parameter and Finite Element Modeling of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction

Published on: February 13, 2021

6.5K
Real-Time Cardiac Mapping with a Noninvasive Imageless Electrocardiographic Imaging System
10:17

Real-Time Cardiac Mapping with a Noninvasive Imageless Electrocardiographic Imaging System

Published on: April 11, 2025

575

関連する実験動画

Last Updated: Jul 4, 2025

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations
12:09

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations

Published on: January 8, 2013

13.7K
Lumped-Parameter and Finite Element Modeling of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction
09:20

Lumped-Parameter and Finite Element Modeling of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction

Published on: February 13, 2021

6.5K
Real-Time Cardiac Mapping with a Noninvasive Imageless Electrocardiographic Imaging System
10:17

Real-Time Cardiac Mapping with a Noninvasive Imageless Electrocardiographic Imaging System

Published on: April 11, 2025

575

科学分野:

  • 心臓病科
  • 人工知能
  • 医療診断

背景:

  • 人工知能 (AI) は,成人における心電図分析の可能性を示しているが,小児の集団では十分に調査されていない.
  • AI強化のECGを使用する子供における左心室機能障害と再構成の検出は,満たされていない重要な需要です.

研究 の 目的:

  • 小児患者の LV 機能障害,高縮,膨張を検出するための AI アルゴリズムの開発と検証.
  • 人間の専門家と対照的にアルゴリズムのパフォーマンスを評価する.

主な方法:

  • 小児患者 (≤18歳) のペアリングされたECG-エコーカルジオグラムでコンヴォルションニューラルネットワークを訓練した.
  • このモデルは,AUROCとAUPRCのメトリックを使用して評価されたLV機能障害,高縮,および膨張を特定しました.
  • 性能は内部,緊急部門,および外部検証データセットでテストされました.

主要な成果:

  • AIモデルは,小児心臓病の基準に匹敵する,またはそれを上回る,LV異常を検出する優れた性能を示した.
  • 外部検証では,複合的なアウトカム (99. 0% - 99. 2%) の高いネガティブな予測値が示されました.
  • Saliency マッピングは,LV機能障害と再構成を予測する主要なECG特徴を特定しました.

結論:

  • 外部で検証されたAIアルゴリズムは,子供におけるLV機能障害と再構成をECGで効果的にスクリーニングできます.
  • この技術は 専門的な小児心臓治療へのアクセスを 低コストで提供します
  • AIツールは小児心臓病の専門知識を民主化し 早期発見と管理を 改善する可能性があります