【摘 要】
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研究背景:脑梗死是脑卒中最常见的类型,约占全部脑卒中的70%~80%。研究表明脑卒中后死亡的第二大原因是心血管并发症,67%的急性脑梗死患者在发病24小时内出现缺血性和/或心律失常的心电图异常。在脑梗死发作后的3个月内,大约有4%的患者死于心脏原因,约19%的患者发生致命或严重的非致命心脏事件。心电图监测对改善脑卒中后心脏损害的检测和治疗的有效性,一些现行指南甚至建议脑卒中后至少24小时的心电图监
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:21966022； 江西省自然科学基金重点项目:20192ACB20025；
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研究背景:脑梗死是脑卒中最常见的类型,约占全部脑卒中的70%~80%。研究表明脑卒中后死亡的第二大原因是心血管并发症,67%的急性脑梗死患者在发病24小时内出现缺血性和/或心律失常的心电图异常。在脑梗死发作后的3个月内,大约有4%的患者死于心脏原因,约19%的患者发生致命或严重的非致命心脏事件。心电图监测对改善脑卒中后心脏损害的检测和治疗的有效性,一些现行指南甚至建议脑卒中后至少24小时的心电图监测。美国心脏病学会（ACC）和美国心脏协会（AHA）对心电图文章进行综述分析发现33%的心电图在解释上存在差异,即使经验丰富的心脏病医生或专家也可能会有不同的诊断,对于没有被发现的“伪正常”心电图的患者将会被延误治疗,甚至可能危及生命。目的:采用深度学习方法,通过构建机器学习模型,快速自动识别脑梗死患者的心电图变化,以期进行早期评估,降低脑梗死患者因心血管并发症的死亡率,改善预后。方法:本研究从南昌某三甲医院大数据中心获取2017年9月至2020年5月首发脑梗死患者的标准12导联心电图结果,以6:2:2的比例随机分为训练集、验证集和测试集。采用训练集构建Logistic回归、随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、BP人工神经网络（Back Propagation-Artificial Neural Network,BP-ANN）和卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）模型,并用验证集交叉验证训练模型,测试集评估该模型识别脑梗死患者心电图信号变化的性能。结果:（1）本研究共纳入了6732份心电图,包括脑梗死患者的3367例心电图,其中有771例（22.89%）心电图医师诊断为正常心电图,2596份诊断为异常心电图和其他科室患者的3365份窦性心律正常心电图;（2）四种机器模型对心电图机识别的传统心电指标评价效果按照AUC值由高到低依次排序为:BP神经网络（0.775,95%CI:0.752~0.796）、Logistic回归（0.705,95%CI:0.681~0.729）、随机森林（0.686,95%CI:0.685~0.688）、SVM（0.647,95%CI:0.622~0.673）;（3）CNN模型在识别脑梗死患者心电图12导联变化的性能高于以上机器模型,其AUC值为0.885（95%CI,0.865-0.903）,灵敏度为78.6%,特异度为84.2%,准确率为81.9%;（4）采用CNN对331例脑梗死患者的预后进行评估,改良Rankin量表评分显示预后不良组167例,预后良好组164例。CNN模型结果显示两组心电图评分差异有统计学意义（P＜0.05）。结论:（1）卷积神经网络识别脑梗死患者心电图的变化相较于心电图机读图识别的心电图传统指标更具有优越性;（2）入院时的心电图与出院后的预后有很好的吻合度,提示了心电图可能预测脑梗死患者的预后情况。
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