典型文献
基于纸质版心电图应用深度学习算法定位流出道室性心律失常起源部位的研究
文献摘要：
目的:应用深度学习算法建立基于纸质版12导联体表心电图的人工智能模型，评估并比较其与心律失常专科医生对流出道室性心律失常起源部位定位的效能。方法:收集2011年5月1日至2020年12月31日在首都医科大学附属北京朝阳医院、温州医科大学附属第二医院、浙江大学医学院附属邵逸夫医院、北京大学第三医院经射频消融术成功治疗的527例流出道室性心律失常患者的861份纸质版室性心律失常心电图。以术中成功消融靶点作为金标准，对以深度学习为基础的人工智能模型进行训练、验证及测试。两位心律失常专科医生根据经典定位流程图及临床经验对测试集心电图进行靶点判断。对比深度学习算法与人工判读的敏感性、特异性和准确性等。结果:基于纸质版常规12导联体表心电图的扫描图像建立的人工智能模型的灵敏度、特异度、准确率、受试者工作特征曲线下面积、F1指数分别为94.0%、83.3%、93.0%、0.93和0.96。针对测试集，专科医生判读的平均灵敏度、特异度和准确率分别为95.7%、83.3%和94.6%。结论:在流出道室性心律失常起源定位方面，基于纸质版心电图的深度学习算法表现出较高性能，与心律失常专科医生的判断水平相当。
文献关键词：
心电描记术;室性心律失常;深度学习;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
周杨;章德云;魏国栋;薛杨静;陈世权;田颖;洪申达;刘兴鹏
作者机构：
首都医科大学附属北京朝阳医院心脏中心，北京 100020;安徽心之声医疗科技有限公司，合肥 230000;温州医科大学附属第二医院心血管内科，温州 325027;浙江大学医学院附属邵逸夫医院心血管内科，杭州 310016;北京大学健康医疗大数据国家研究院，北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]周杨;章德云;魏国栋;薛杨静;陈世权;田颖;洪申达;刘兴鹏-.基于纸质版心电图应用深度学习算法定位流出道室性心律失常起源部位的研究)[J].中华心律失常学杂志,2022(02):127-131
A类：
B类：
纸质版,版心,深度学习算法,流出道,室性心律失常,联体,体表心电图,人工智能模型,专科医生,首都医科大学,北京朝阳医院,温州,浙江大学,学医,邵逸夫,北京大学第三医院,射频消融术,成功治疗,常心,金标准,定位流程,流程图,临床经验,测试集,判读,扫描图像,受试者工作特征曲线,特征曲线下面积,源定位,断水,心电描记术
AB值：
0.201083
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
