Группа №2 «Солнышко» (Группа общеразвивающей направленности для детей раннего возраста)

10.10.2022Анкудинова Елена Владимировна№ 10, № 11, № 12, № 2, № 3, № 4, № 5, № 6, № 7, № 8, № 9, Антитеррористическая безопасность, Безопасность, Комплексная безопасность, Новости, Профилактические мероприятия (Антитеррор)0

Жизнь полна неожиданностей, и важно научить  детей и сотрудников детского сада сохранять спокойствие в сложных ситуациях, находить выходы из нее. Одной из главных задач дошкольного образовательного учреждения является обеспечение безопасности всех участников образовательного процесса. 30.09.2022 года от заведующего  МБДОУ «Детский сад» АГО  по громкой связи проступила информация о совершении пр …

Читать далее >>>

16.09.2022Усова Людмила Вячеславовна№ 10, № 11, № 12, № 2, № 3, № 4, № 5, № 6, № 7, № 8, № 9, Новости0

…

Читать далее >>>

24.08.2022Филимонова Любовь Геннадьевна№ 12, № 2, Новости, Филимонова Л. Г.0

День физкультурника – праздник, который отмечается в России во вторую субботу августа. Это праздник всех тех, кто любит спорт вне зависимости от профессии и возраста. В честь этого праздника в детском саду с детьми проведена эстафета «Веселые старты». Малыши с удовольствием выполняли разные спортивные упражнения под веселую музыку: прыжки на двух ногах через обручи, сбивание …

Читать далее >>>

05.06.2022Плюхина Галина Михайловна№ 1, № 11, № 2, № 7, № 8, Анкудинова Е.В., Безопасность, Ваулина М.А., Воробьева А.И., Гаврилина И.А., Макарова О.Г., Михайлова Н.В., Новости, Островкина А.К., Плюхина Г.М., Светличная А.А., Чернобородова Е.В.0

Праздник лета, праздник лета! Много солнца, много света! Много радости, тепла! Поздравляем, детвора! Праздник, посвященный Дню защиты детей в первый день лета, состоялся в нашем детском саду. На прогулке в гости к ребятам пришли персонажи из разных сказок и книг. К ребятам младшего возраста – кот, лиса и медведь. К детям постарше &; Иванушка и …

Читать далее >>>

27.05.2022Светличная Алёна Андреевна№ 1, № 10, № 11, № 12, № 2, № 4, № 5, № 6, № 7, № 8, № 9, Анкудинова Е.В., Ваулина М.А., Воробьева А.И., Гаврилина И.А., Гладских Т.В., Конобрицкая М.В., Макарова О.Г., Милюткина Е.А., Михайлова Н.В., Новости, Островкина А.К., Пашкина Г.Н., Прохорова Т.В., Руденкова С.А., Светличная А.А., Спортивные мероприятия, Чернобородова Е.В.0

Уже традиционным стало участие воспитанников детских садов в городском мероприятии «Здравствуй, старина велосипед!». Главная цель мероприятия, чтобы дети с детства приобщались к здоровому образу жизни. На территории нашего детского сада праздник прошел 18 мая, все вышли на спортивную дорожку: кто на велосипедах, кто на самокатах. Ребятам были предложены 4 вида испытаний: было положенообруча, …

Читать далее >>>

19.05.2022Руденкова Светлана Анатольевна№ 2, № 5, № 9, Антитеррористическая безопасность, Безопасность, Комплексная безопасность, Михайлова Н. В., Новости, Руденкова С.А., Чернобородова Е.В.0

В преддверии Дня Защиты Детей в нашем детском саду проводятся мероприятия по личной безопасности «Предупреждён, значит вооружён». С древних времён обеспечение персональной безопасности и сохранение здоровья – один из важнейших практических интересов человечества. Недаром кардинал Франции Решилье оставил будущим поколениям мудрое наставление: «Безопасность – это категория неизмеримо более высокая, …

Читать далее >>>

27.04.2022Усова Людмила Вячеславовна№ 10, № 11, № 2, № 4, № 7, № 8, № 9, Анкудинова Е.В., Дорогами ВОВ, Новости0

…

Читать далее >>>

15.02.2022Плюхина Галина Михайловна№ 1, № 10, № 11, № 12, № 2, № 3, № 4, № 5, № 6, № 7, № 8, № 9, Безопасность, Новости, Профилактика детского дорожного транспортного травматизма0

Нечасто в детском саду происходит это интересное событие. Поэтому и дети, и взрослые с самого утра с нетерпением ждали, когда наступит время прогулки  и в детский сад приедут сотрудники ГИБДД старший инспектор ДПС старший лейтенант полиции А. А.Шаповалов и инспектор ГИБДД Старицын Илья Олегович на своей патрульной машине. Педагоги  установили порядок встреч, чтобы воспитанники групп не …

Читать далее >>>

23.01.2022Усова Людмила Вячеславовна№ 2, Михайлова Н.В., Новости, Филимонова Л.Г.0

Родина Она у каждого своя. Для кого-то это целая страна, для кого-то это милый сердцу уголок-его родной город.   Уральский край – богат он своей историей, своими тайнами, своими мастерами да умельцами. Да, славится наш край своими писателями, да сказителями. Воспитание патриотических чувств &; задача каждого родителя, воспитателя, педагога. Начинать нужно с малого-с любви к родному …

Читать далее >>>

21.10.2021Чернобородова Елена Владимировна№ 2, № 5, Антитеррористическая безопасность, Безопасность, Новости, Профилактические мероприятия (Антитеррор), Филимонова Л.Г., Чернобородова Е.В.0

Террористическая угроза в настоящее время остаётся актуальной и одной из самых опасных проблем, поэтому в нашем детском саду проводиться регулярная работа по этому направлению. Но как маленьким детям донести такую серьезную и взрослую информацию? Необходимо закладывать основы, искать механизмы для формирования у малышей в будущем сознательного и ответственного отношения к вопросам личной безопасно …

Читать далее >>>

07.09.2021Чернобородова Елена Владимировна№ 2, № 5, Новости, Филимонова Л.Г., Чернобородова Е.В.0

Начало учебного года в России приходиться на первое  сентября. И наш детский сад конечно же не исключение.  Но для наших малышей это не только познавательный и обучающий процесс, а также развлечение, веселье и игры.  В первую осеннюю неделю для детей был организован цикл мероприятий: развлечение «Лето провожаем, осень встречаем», кукольный спектакль «Куклы учат буквы», кукольный …

Читать далее >>>

Группа раннего возраста № 2 «Солнышко»

Обычная версия
Белый фон
Черный фон
Голубой фон
Коричневый фон
Нормальный шрифт
Средний шрифт
Большой шрифт
Одинарный интервал
Полуторный интервал
Двойной интервал
Дополнительные настройки

Кернинг

Обычный
Средний
Большой

Изображения

Выключить
Включить
Черно-белые
Цветные

Шрифт

ArialTimes New Roman

Версия для слабовидящих

Путеводитель по детскому саду

Просмотров: 6978

Пожалуйста, оцените
Оценка 1Оценка 2Оценка 3Оценка 4Оценка 5
 

Воспитатель:  Моргулёва Елена Михайловна

Воспитатель: Островская Екатерина Владимировна

Помощник воспитателя: Хохрякова Татьяна Алексеевна

Группа работает по программе «Детский сад – дом радости».  

  Воспитатели этой группы снова и снова проживают детство с каждым из малышей, видят мир его глазами и осознают, что в их руках жизнь и душа ребёнка. Они стараются, чтобы детство каждого ребёнка группы «Солнышко» было содержательным и радостным. В группе создана спокойная и благоприятная обстановка, где с любовью встречают детей, а дети, в свою очередь, отвечают педагогам взаимностью.

  В группе мы много внимания уделяем развитию мелкой моторики рук: это мозаика, шнуровки, вкладыши, бусы и т. д. Как начинающие «архитекторы» строим из кубиков различные постройки, параллельно закрепляем название цветов и формы. А еще мы много поем, играем в игры с пальчиками. После «трудовой» деятельности катаемся на лошадках, машинках, водим хороводы и угощаем друг друга чаем. Вот так мы и живем – кушаем, играем, развиваемся  и растем.

View the embedded image gallery online at:

https://xn--52-jlc4bza.xn--p1ai/putevoditel-po-detskomu-sadu/95-gruppa-rannego-vozrasta-2-solnyshko#sigProId5db7fe99f4

Мы говорим Спасибо!

Сейчас на сайте 67 гостей и нет пользователей

Методы машинного обучения для стратификации аритмического риска: обзор литературы

1. Holkeri A, Eranti A, Haukilahti MAE, Kerola T, Kentta TV, Tikkanen JT, et al.
Прогнозирование внезапной сердечной смерти в общей популяции с использованием электрокардиографической оценки риска. Сердце. 2020;106(6):427–33. [PubMed] [Google Scholar]

2. Oliver JM, Gallego P, Gonzalez AE, Avila P, Alonso A, Garcia-Hamilton D, et al.
Прогнозирование внезапной сердечной смерти у взрослых с врожденными пороками сердца. Сердце. 2021;107(1):67–75. [PubMed] [Академия Google]

3. Lee S, Wong WT, Wong ICK, Mak C, Mok NS, Liu T, et al.
Риск желудочковой тахиаритмии у детей/молодых и взрослых пациентов с синдромом Бругада: общетерриториальное исследование. Front Cardiovasc Med. 2021;8:671666. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

4. Kayvanpour E, Sammani A, Sedaghat-Hamedani F, Lehmann DH, Broezel A, Koelemenoglu J, et al.
Новая модель риска для прогнозирования потенциально опасных для жизни аритмий при неишемической дилатационной кардиомиопатии (риск DCM-SVA). Int J Кардиол. 2021. [PubMed] [Google Scholar]

5. Maupain C, Badenco N, Pousset F, Waintraub X, Duthoit G, Chastre T, et al.
Стратификация риска при аритмогенной правожелудочковой кардиомиопатии/дисплазии без имплантируемого кардиовертера-дефибриллятора. JACC Clin Электрофизиол. 2018;4(6):757–68. [PubMed] [Google Scholar]

6. Ostman-Smith I, Sjoberg G, Alenius Dahlqvist J, Larsson P, Fernlund E. Внезапная сердечная смерть при гипертрофической кардиомиопатии у детей лучше всего прогнозируется с помощью комбинации оценки риска ЭКГ и HCMRisk- Дети забивают. Акта Педиатр. 2021. [PubMed] [Google Scholar]

7. Мохд Файзал А.С., Тевараджа Т.М., Хор С.М., Чанг С.В. Обзор моделей прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний: традиционный подход против искусственного интеллекта. Вычислительные методы Программы Биомед. 2021;207:106190. [PubMed] [Google Scholar]

8. Shameer K, Johnson KW, Glicksberg BS, Dudley JT, Sengupta PP. Машинное обучение в сердечно-сосудистой медицине: мы уже на месте?
Сердце. 2018;104(14):1156–64. [PubMed] [Google Scholar]

9. Au-Yeung WM, Sahani AK, Isselbacher EM, Armoundas AA. Сокращение ложных срабатываний в отделении интенсивной терапии с использованием оптимизированного подхода, основанного на машинном обучении. NPJ Цифра Мед. 2019;2:86. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

10. Bollepalli SC, Sevakula RK, Au-Yeung WM, Kassab MB, Merchant FM, Bazoukis G, et al.
Обнаружение аритмии в режиме реального времени с использованием гибридных сверточных нейронных сетей. ДЖАХА (в печати). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

11. Севакула Р.К., Au-Yeung WM, Singh JP Heist EK, Isselbacher EM, Armoundas AA. Современные методы машинного обучения, направленные на улучшение результатов лечения пациентов с сердечно-сосудистой системой. Ассоциация J Am Heart. 2020;9(4):e013924. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

12. Базукис Г., Ставракис С., Чжоу Дж., Боллепалли С.К., Це Г., Чжан К. и др.
Машинное обучение по сравнению с традиционными клиническими методами в руководстве лечением пациентов с сердечной недостаточностью — систематический обзор. Heart Fail Rev. 2021; 26 (1): 23–34. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

13. Базукис Г., Холл Дж., Лоскальцо Дж., Антман Э., Фустер В., Армундас А.А. Дополненный интеллект в медицине: основа для успешной реализации. Сотовый представитель Мед. (под давлением). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

14. Саад Албави О.Б., Саад Аль-Азави и Осман Н. Укан понимание сверточной нейронной сети. IEEE. 2017. [Google Scholar]

15. Hu W, Hsieh MH, Lin CL. Новая модель прогнозирования мерцательной аритмии для китайских субъектов: общенациональное когортное исследование 682 237 участников исследования с использованием модели случайного леса. ЕР Европас. 2019;21(9):1307–12. [PubMed] [Google Scholar]

16. Эрденебаяр У, Ким Х, Пак Джу, Кан Д, Ли КДж. Автоматическое предсказание мерцательной аритмии на основе сверточной нейронной сети с использованием кратковременного нормального сигнала электрокардиограммы. J Korean Med Sci. 2019;34(7):e64. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

17. Gao J, Zhang H, Lu P, Wang Z. Эффективная рекуррентная сеть LSTM для обнаружения аритмии в несбалансированном наборе данных ЭКГ. J Healthc Eng. 2019. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

18. Ommen SR, Mital S, Burke MA, Day SM, Deswal A, Elliott P
и другие.
Руководство AHA/ACC 2020 г. по диагностике и лечению пациентов с гипертрофической кардиомиопатией: резюме: отчет Объединенного комитета Американского колледжа кардиологов/Американской кардиологической ассоциации по клиническим рекомендациям. Тираж. 2020;142(25):e533–57. [PubMed] [Академия Google]

19. Бхаттачарья М., Лу Д.Ю., Кудчадкар С.М., Гренландия Г.В., Лингаманени П., Корона-Вильялобос С.П. и соавт.
Выявление желудочковых аритмий и их предикторов путем применения методов машинного обучения к электронным медицинским картам пациентов с гипертрофической кардиомиопатией (модель HCM-VAr-Risk). Ам Джей Кардиол. 2019;123(10):1681–169. [PubMed] [Google Scholar]

20. Смоле Т., Зункович Б., Пикулин М. , Кокаль Э., Робник-Сиконя М., Кукар М. и соавт.
Модель стратификации риска желудочковой тахикардии и сердечной недостаточности при гипертрофической кардиомиопатии на основе машинного обучения. Компьютер Биол Мед. 2021;135:104648. [PubMed] [Академия Google]

21. Роуин Э.Дж., Марон М.С. Роль МРТ сердца в диагностике и стратификации риска гипертрофической кардиомиопатии. Аритмия Электрофизиология Ред. 2016; 5 (3): 197–202. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

22. Kamp NJ, Chery G, Kosinski AS, Desai MY, Wazni O, Schmidler GS, et al.
Стратификация риска с использованием позднего усиления гадолинием при магнитно-резонансной томографии сердца у пациентов с гипертрофической кардиомиопатией: систематический обзор и метаанализ. Prog Cardiovasc Dis. 2021;66:10–6. [PubMed] [Академия Google]

23. Фрейташ П.
Феррейра А.М., Артеага-Фернандес Э., де Оливейра А.М., Мескита Дж., Абекасис Дж. и др.
Величина позднего усиления гадолинием превосходит текущие рекомендуемые критерии при выявлении пациентов с гипертрофической кардиомиопатией с риском внезапной сердечной смерти. J Cardiovasc Magn Reson. 2019;21(1):50. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

24. Алис Д., Гулер А., Ергин М., Асмакутлу О. Оценка желудочковой тахиаритмии у пациентов с гипертрофической кардиомиопатией с помощью анализа текстуры МРТ сердца с поздним усилением гадолиния на основе машинного обучения . Диагноз Interv Imaging. 2020;101(3):137–46. [PubMed] [Академия Google]

25. Lyon A, Ariga R, Minchole A, Mahmod M, Ormondroyd E, Laguna P, et al.
Различные фенотипы ЭКГ, выявленные при гипертрофической кардиомиопатии с помощью машинного обучения, связаны с маркерами риска аритмии. Фронт Физиол. 2018;9:213. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

26. Yalin K, Golcuk E, Aksu T. Магнитно-резонансная терапия сердца для лечения желудочковой аритмии у пациентов с ишемической болезнью сердца. J Atr Фибрилляция. 2015;8(1):1242. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

27. Kotu LP, Engan K, Borhani R, Katsaggelos AK, Orn S, Woie L, et al.
Кардиомагнитно-резонансная классификация риска аритмий у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. Артиф Интелл Мед. 2015;64(3):205–15. [PubMed] [Google Scholar]

28. Okada DR, Miller J, Chrispin J, Prakosa A, Trayanova N, Jones S, et al.
Анализ пространственной сложности субстрата для прогнозирования желудочковых аритмий у пациентов с ишемической кардиомиопатией. Цирк Аритмия Электрофизиол. 2020;13(4):e007975. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

29. Rogers AJ, Selvalingam A, Alhusseini MI, Krummen DE, Corrado C, Abuzaid F, et al.
Машинно обученные клеточные фенотипы при кардиомиопатии предсказывают внезапную смерть. Цирк рез. 2021;128(2):172–84. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

30. Bardy GH, Lee KL, Mark DB, Poole JE, Packer DL, Boineau R, et al.
Амиодарон или имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор при застойной сердечной недостаточности. N Engl J Med. 2005;352(3):225–37. [PubMed] [Академия Google]

31. Kober L, Thune JJ, Nielsen JC, Haarbo J, Videbaek L, Korup E, et al.
Имплантация дефибриллятора у пациентов с неишемической систолической сердечной недостаточностью. N Engl J Med. 2016;375(13):1221–30. [PubMed] [Google Scholar]

32. Meng F, Zhang Z, Hou X, Qian Z, Wang Y, Chen Y, et al.
Машинное обучение для прогнозирования внезапной сердечной смерти у пациентов с сердечной недостаточностью с низкой фракцией выброса левого желудочка: протокол исследования для ретроспективного многоцентрового регистра в Китае. Открытый БМЖ. 2019;9(5):e023724. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

33. Wu KC, Wongvibulsin S, Tao S, Ashikaga H, Stillabower M, Dickfeld TM, et al.
Исходные и динамические предикторы риска соответствующей терапии имплантируемым кардиовертер-дефибриллятором. Ассоциация J Am Heart. 2020;9(20):e017002. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

34. Базукис Г., Це Г., Корантзопулос П., Лю Т., Летсас К.П., Ставракис С. и соавт.
Влияние имплантации кардиовертера-дефибриллятора на смертность от всех причин у пациентов с сердечной недостаточностью: метаанализ. Кардиол Версия 2019;27(3):160–6. [PubMed] [Google Scholar]

35. Shakibfar S, Krause O, Lund-Andersen C, Aranda A, Moll J, Andersen TO, et al.
Прогнозирование электрических бурь путем удаленного мониторинга пациентов с имплантированными кардиовертерами-дефибрилляторами с использованием машинного обучения. Европас. 2019;21(2):268–74. [PubMed] [Google Scholar]

36. Ramchand J, Podugu P, Obuchowski N, Harb SC, Chetrit M, Milinovich A, et al.
Новый подход к стратификации риска при неуплотнении левого желудочка с использованием комбинированного подхода к визуализации сердца и биомаркеров плазмы. Ассоциация J Am Heart. 2021;10(8):e019209. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

37. Rocon C, Tabassian M, Tavares de Melo MD, de Araujo Filho JA, Grupi CJ, Parga Filho JR, et al.
Маркеры бивентрикулярной визуализации для прогнозирования исходов некомпактной кардиомиопатии: исследование машинного обучения. ЭСК Сердечная недостаточность. 2020;7(5):2431–9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

38. Al-Khatib SM, Stevenson WG, Ackerman MJ, Bryant WJ, Callans DJ, Curtis AB, et al.
Руководство AHA/ACC/HRS 2017 г. по ведению пациентов с желудочковыми аритмиями и профилактике внезапной сердечной смерти: резюме: отчет Целевой группы Американского колледжа кардиологов/Американской кардиологической ассоциации по клиническим рекомендациям и Обществу сердечного ритма. Тираж. 2018;138(13):e210–71. [PubMed] [Академия Google]

39. Охира Х., Ардл Б.М., деКемп Р.А., Нери П., Джуно Д., Рено Дж.М. и соавт.
Интерпретация изображений ПЭТ/КТ (18)F-FDG у пациентов, направленных для оценки кардиального саркоидоза, была согласована между наблюдателями и внутри них. Дж Нукл Мед. 2017;58(8):1324–9. [PubMed] [Google Scholar]

40. Того Р., Хирата К., Манабэ О., Охира Х., Цудзино И., Магота К. и др.
Классификация кардиального саркоидоза с особенностями на основе глубокой сверточной нейронной сети с использованием полярных карт. Компьютер Биол Мед. 2019;104:81–6. [PubMed] [Академия Google]

41. Coleman GC, Shaw PW, Balfour PC Jr, Gonzalez JA, Kramer CM, Patel AR, et al.
Прогностическое значение рубцевания миокарда на МРТ у пациентов с кардиальным саркоидозом. JACC Cardiovasc Imaging. 2017;10(4):411–20. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

42. Okada DR, Xie E, Assis F, Smith J, Derakhshan A, Gowani Z, et al.
Региональные аномалии на магнитно-резонансной томографии сердца и аритмические события у пациентов с сердечным саркоидозом. J Cardiovasc Electrophysiol. 2019.
30 (10) 1967–76. [PubMed] [Google Scholar]

43. Lee S, Zhou J, Li KHC, Leung KSK, Lakhani I, Liu T, et al.
Общетерриториальное когортное исследование синдрома Бругада в Гонконге: предикторы долгосрочных результатов с использованием случайных лесов выживания и неотрицательной матричной факторизации. Открытое сердце. 2021;8(1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

44. Tse G, Lee S, Zhou J, Liu T, Wong ICK, Mak C, et al.
Китайская когорта с синдромом удлиненного интервала QT по всей территории: случайный лес выживания и анализ Кокса. Front Cardiovasc Med. 2021;8:608592. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Clerx M, Heijman J, Collins P, Volders PGA. Прогнозирование изменений INa из-за миссенс-мутаций в SCN5A человека. Научный доклад 2018; 8 (1): 12797. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

46. Lee S, Zhou J, Jeevaratnam K, Lakhani I, Wong WT, Wong IC, et al.
Аритмические исходы при катехоламинергической полиморфной желудочковой тахикардии. medRxiv. 2021:2021.01.04.21249214. [Google Scholar]

47. Бергау Д.М., Лю С., Магин Р.Л., Лу Х. Прогнозирование сердечной аритмии, вызванной лекарствами, с помощью машинного обучения: анализ экспрессии генов и кластеризация. Crit Rev Biomed Eng. 2018;46(3):245–75. [PubMed] [Академия Google]

48. Яп CW, Цай ЦЗ, Сюэ Ю, Чен ЮЗ. Прогнозирование потенциала лекарств, вызывающих торсаду, с помощью метода опорных векторов. Токсикол науч. 2004;79(1):170–7. [PubMed] [Google Scholar]

49. Сесса М., Масколо А., Далхофф К.П., Андерсен М. Риск переломов, острого инфаркта миокарда, мерцательной аритмии и желудочковой аритмии у пожилых пациентов, подвергшихся воздействию прометазина. Exp Opin Drug Safe. 2020;19(3):349–57. [PubMed] [Google Scholar]

50. Костабал Ф.С., Мацуно К., Яо Дж., Пердикарис П., Куль Э. Машинное обучение в разработке лекарств: характеристика влияния 30 лекарств на интервал QT с использованием регрессии гауссовского процесса, анализа чувствительности, и количественная оценка неопределенности. Методы расчета Appl Mech Eng. 2019;348:313–33. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

51. Diller GP, Orwat S, Vahle J, Bauer UMM, Urban A, Sarikouch S, et al.
Прогнозирование прогноза у пациентов с тетрадой Фалло на основе анализа изображений методом глубокого обучения. Сердце. 2020;106(13):1007–14. [PubMed] [Google Scholar]

52. Sun H, Liu Y, Song B, Cui X, Luo G, Pan S. Прогнозирование аритмии после вмешательства у детей с дефектом межпредсердной перегородки на основе случайного леса. БМС Педиатр. 2021;21(1):280. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

53. Guo K, Fu X, Zhang H, Wang M, Hong S, Ma S. Прогнозирование послеоперационного состояния свертывания крови у детей с врожденными пороками сердца с помощью машинного обучения на основе реальных данных. Пер. Педиатр. 2021;10(1):33. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

54. Wu X, Yuan X, Wang W, Liu K, Qin Y, Sun X и др.
Значение подхода машинного обучения для прогнозирования клинических исходов у молодых пациентов с артериальной гипертензией. Гипертония. 2020; 75 (5): 1271–8. [PubMed] [Академия Google]

55. Lee H, Shin SY, Seo M, Nam GB, Joo S. Прогнозирование желудочковой тахикардии за час до возникновения с использованием искусственных нейронных сетей. Научный доклад 2016; 6: 32390. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

56. Chen Z, Ono N, Chen W, Tamura T, Altaf-Ul-Amin MD, Kanaya S, et al.
Возможность прогнозирования надвигающихся злокачественных желудочковых аритмий с использованием нелинейных признаков коротких интервалов сердечных сокращений. Вычислительные методы Программы Биомед. 2021;205:106102. [PubMed] [Академия Google]

57. Тайе Г.Т., Хван Х.Дж., Лим К.М. Применение сверточной нейронной сети для прогнозирования возникновения желудочковых тахиаритмий по признакам вариабельности сердечного ритма. Научный доклад 2020; 10 (1): 6769. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

58. Taye GT, Shim EB, Hwang HJ, Lim KM. Подход машинного обучения для прогнозирования фибрилляции желудочков на основе формы комплекса QRS. Фронт Физиол. 2019;10:1193. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

59. Panda R, Jain S, Tripathy RK, Acharya UR. Обнаружение желудочковых аритмий сердца, требующих разряда, по сигналам ЭКГ с использованием набора фильтров FFREWT и глубокой сверточной нейронной сети. Компьютер Биол Мед. 2020;124:103939. [PubMed] [Google Scholar]

60. Picon A, Irusta U, Alvarez-Gila A, Aramendi E, Alonso-Atienza F, Figuera C, et al.
Смешанная сверточная сеть и сеть долговременной кратковременной памяти для обнаружения летальных желудочковых аритмий. ПЛОС ОДИН. 2019;14(5):e0216756. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

61. Au-Yeung WM, Sevakula RK, Sahani AK, Kassab M, Boyer R, Isselbacher EM, et al.
Классификация сигналов тревоги отделения интенсивной терапии на основе машинного обучения в реальном времени без предварительного знания основного ритма. Eur Heart J Digit Health. 2021;2(3):437–45. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

62. Christopoulos G, Graff-Radford J, Lopez CL, Yao X, Attia ZI, Rabinstein AA, et al.
Искусственный интеллект-электрокардиография для прогнозирования возникновения мерцательной аритмии: популяционное исследование. Цирк Аритмия Электрофизиол. 2020;13(12):e009355. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

63. Bashar SK, Ding EY, Walkey AJ, McManus DD, Chon KH. Предсказание мерцательной аритмии у пациентов с сепсисом в критическом состоянии. Биосенсоры (Базель). 2021;11(8). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

64. Луонго Г., Аззолин Л., Шулер С., Риволта М.В., Алмейда Т.П., Мартинес Дж.П.
и другие.
Машинное обучение позволяет неинвазивно прогнозировать местоположение драйвера мерцательной аритмии и успех острой аблации легочных вен с помощью ЭКГ в 12 отведениях. Cardiovasc Digit Health J. 2021;2(2):126–36. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

65. Saiz-Vivo J, Corino VDA, Hatala R, de Melis M, Mainardi LT. Вариабельность сердечного ритма и клинические признаки как предикторы рецидива фибрилляции предсердий после катетерной аблации: пилотное исследование. Фронт Физиол. 2021;12:672896. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

66. Ren Q, Cheng H, & Han H. Исследование структуры машинного обучения на основе алгоритма случайного леса. В: Материалы конференции AIP. 2017;1820(1). [Google Scholar]

67. Au-Yeung W, Reinhall PG, Bardy GH, Brunton SL. Разработка и валидация системы предупреждения желудочковых тахиаритмий у больных сердечной недостаточностью с данными о вариабельности сердечного ритма. ПЛОС ОДИН. 2018;13(11):e0207215. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

68. Marzec L, Raghavan S, Banaei-Kashani F, Creasy S, Melanson EL, Lange L, et al.
Данные физической активности, измеренные устройством, для классификации пациентов с событиями желудочковой аритмии: пилотное исследование. ПЛОС ОДИН.