High‐frequency QRS electrocardiogram

Trägårdh, Elin; Schlegel, Todd T.

doi:10.1111/j.1475-097x.2007.00738.x

Cited by 11 publications

(3 citation statements)

References 42 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Abboud [34] showed that a bandpass 150-250 Hz reveals a zone of reduced amplitude in high-frequency QRS complex during acute occlusion of the coronary artery. A substantial body of evidence exists regarding the usefulness of a 150-250Hz bandpass, summarized in the review by Tragardh and Schlegel [35]. …”

Section: Relative Value Of Various Qrs Frequenciesmentioning

confidence: 99%

Frequency content and characteristics of ventricular conduction

Tereshchenko

Josephson

2015

Journal of Electrocardiology

109

View full text Add to dashboard Cite

The spectrum of frequencies producing the QRS complex has not been fully explored. In this manuscript we review previous studies of QRS frequency content, and discuss our novel method of the conjoint analysis of the ECG signal in six dimensions: in the domain of three space dimensions, in time domain, and in frequency domain. Orbital frequency of QRS loop is introduced as a six-dimensional characteristic of ventricular conduction, which helped to reveal inapparent ventricular conduction, and to characterize electrophysiological substrate. In this paper, we review our novel method in the historical context.

show abstract

Section: Relative Value Of Various Qrs Frequenciesmentioning

confidence: 99%

Frequency content and characteristics of ventricular conduction

Tereshchenko

Josephson

2015

Journal of Electrocardiology

109

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Preserving frequencies with large magnitudes makes the original and augmented data look alike, but the core information for solving the task might disappear. For instance, detecting abnormalities in the Electrocardiogram (ECG) signals relies on capturing the pattern of small high-frequency components (Tragardh and Schlegel 2006), whereas the magnitude spectrum P mag eliminates the core frequencies for the classification during the data augmentation process just because those have a small magnitude.…”

Section: Magnitude Spectrummentioning

confidence: 99%

SimPSI: A Simple Strategy to Preserve Spectral Information in Time Series Data Augmentation

Ryu,

Yoon,

Yoon

et al. 2024

AAAI

View full text Add to dashboard Cite

Data augmentation is a crucial component in training neural networks to overcome the limitation imposed by data size, and several techniques have been studied for time series. Although these techniques are effective in certain tasks, they have yet to be generalized to time series benchmarks. We find that current data augmentation techniques ruin the core information contained within the frequency domain. To address this issue, we propose a simple strategy to preserve spectral information (SimPSI) in time series data augmentation. SimPSI preserves the spectral information by mixing the original and augmented input spectrum weighted by a preservation map, which indicates the importance score of each frequency. Specifically, our experimental contributions are to build three distinct preservation maps: magnitude spectrum, saliency map, and spectrum-preservative map. We apply SimPSI to various time series data augmentations and evaluate its effectiveness across a wide range of time series benchmarks. Our experimental results support that SimPSI considerably enhances the performance of time series data augmentations by preserving core spectral information. The source code used in the paper is available at https://github.com/Hyun-Ryu/simpsi.

show abstract

“…В основе ЭРМ лежат изменения ряда наиболее важных электрофизиологических феноменов [10]. В клинической практике эти феномены получают отражение при дифференцированной электрокардиографии (ЭКГ) скорость активации, реполяризации, дисперсия и гетерогенность, [8,11] и при оценке данных ЭКГ высокого разрешения [12].…”

Section: ишемическая болезнь сердцаunclassified

Modeling of the 10-Year Survival of Men 60 Years and Older, With Ischemic Heart Disease

Танцырева¹,

Volkova²,

Левашов³

et al. 2015

Kardiovask. ter. profil.

View full text Add to dashboard Cite

ГБОУ ВПО "Южно-Уральский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации. Челябинск, Россия Цель. Создать модель 10-летней выживаемости у мужчин ≥60 лет с ишемической болезнью сердца (ИБС), включающую определение прогностической значимости традиционных факторов риска, показателей электрического ремоделирования миокарда и ряда других факторов, сопряженных с фатальными событиями и выживаемостью в зависимости от возраста. Материал и методы. Когорту наблюдения составили 167 мужчин с ИБС в возрасте ≥60 лет (средний возраст 76,3±0,5). Всем лицам в когорте проведено комплексное клинико-функциональное обследование сердечно-сосудистой системы, изучены показатели электрической активности миокарда-величина показателя скорости активации желудочков, показатели гетерогенности реполяризации, а также стадии выраженности электрического ремоделирования миокарда. За всеми исследуемыми вели проспективное наблюдение в течение 10 лет с анализом течения заболевания и мониторингом фатальных событий. Анализ выживаемости проводился на основе построения таблиц времен жизни с определением доли умерших, доли выживших, кумулятивной доли выживших (функции выживания), плотности вероятности смерти, функции мгновенного риска. Результаты. Сердечно-сосудис тая смертность, коэффициенты смертности от всех причин и от сердечно-сосудистых заболеваний, кумулятивная доля выживших, плотность вероятности смерти и функция мгновенного риска в различных возрастных группах (I группа 60-74 года и II группа ≥75 лет) существенно не отличались. Физическая активность и уровень холестерина липопротеинов высокой плотности >0,6 ммоль/л ассоциируются с увеличением выживаемости как в I возрастной группе, так и во II. Наличие арте

show abstract

High‐frequency QRS electrocardiogram

Cited by 11 publications

References 42 publications

Frequency content and characteristics of ventricular conduction

Frequency content and characteristics of ventricular conduction

SimPSI: A Simple Strategy to Preserve Spectral Information in Time Series Data Augmentation

Modeling of the 10-Year Survival of Men 60 Years and Older, With Ischemic Heart Disease

Contact Info

Product

Resources

About