An important, albeit rare, cause of fetal bradycardia is long QT syndrome (LQTS). Congenital LQTS is an ion channelopathy caused by mutations in genes encoding cardiac ion channel proteins. Fetal onset of LQTS imposes high risk of life-threatening tachyarrhythmias and sudden cardiac death. Here, we report the case of a female newborn with fetal onset of bradycardia and a 2:1 atrioventricular (AV) block. After birth, a 12-lead electrocardiogram (ECG) revealed bradycardia with QT prolongation of a corrected QT (QTc) interval of 680 ms and pseudo 2:1 AV block. Genetic testing identified a heterozygous Gly402Ser (c.1204G>A) mutation in CACNA1C, confirming the diagnosis of LQTS type 8 (LQT8). The patient received propranolol at a daily dose of 2 mg/kg. Mexiletine was subsequently administered owing to the sustained prolongation of the QT interval and pseudo 2:1 AV block. One week after mexiletine inception, the ECG still showed QT interval prolongation (QTc, 632 ms), but no AV block was observed. There were no life-threatening tachyarrhythmias in a follow-up period of 13 months.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1431-1445
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2022
We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.
The most common symptom of aortic dissection is chest pain, which is similar to acute coronary artery syndrome, making it difficult to diagnose with clinical pattern, requiring various diagnostic methods. About 10-15% of the aortic dissection patients are accompanied by changes in the ST segment by the dissecting flap of the coronary opening, which can lead to delayed diagnosis of aortic dissection, or can adversely affect the patient by administration to unnecessary drugs such as nitroglycerin, thrombolytic agent, and anticoagulants. It is difficult to distinguish aortic dissection from an acute myocardial infarction only through a 12-Lead electrocardiogram at the pre-hospital. The application of cardiac ultrasonography through medical direction to chest pain patients who show ST segmental changes in pre-hospital phase will contribute to the diagnosis of aortic dissection and the improvement of survival rate, such as anticoagulant administration, to patients with acute myocardial infarction.
Risperidone은 D$_2$-수용체와 HT$_2$-수용체 차단효과를 동시에 지녀, 차세대 항정신분열증 치료제로의 가능성을 보이고 있는 약물이다. 그러나 risperidone의 주대사가 CYPIID1에 의할 가능성이 시사되고 있다. 본 연구에서는 향후 항정신병 치료제의 임상 제 1상 연구의 적정 모형 검토를 위해 risperidone율 모델 약물로 체내 약물의 동태, 내약성 및 약물 유전학적 특성등을 검토하였다. CYPIID1의 대사능을 검정한 12명의 정상 성인(11명: extensive metabolizer, 1명: poor metabolizer)을 대상으로 risperidone 투여 시험(placebo, 1, 2 mg)을 무작위 단일맹검 교차시험으로 시행하였다. 투약후 72시간까지 경시적으로 혈액, 뇨 채취 및 ECG lead II, 혈압/맥박의 변동 등을 측정하고, visual analog scale에 의해 중추신경계 주관적 증상들을 관찰 하였다. 혈장 risperidone 및 그 활성형대사물 9-OH risperidone 및 prolactin 농도는 radioimmunoassay법으로 측정하였다.
We have done a preliminary study on the detection of ventricular late potentials using high-resolution electrocardiography. We designed a battery powered low-noise ECG amplifier. We used the XYZ lead system and the amplifier provides 3 channels of X, Y, and Z signals with a conventional gain and another 3 channels of the amplitude-limited X, Y, and Z signals with high-gain. 12-bit data acquisition system interfaces the amplifiers to a personal computer for further signal analysis. Beat alignment algorithm was implemented on the low-gain signals to synchronize the signal averaging of the high-gain amplitude-limited signals. We suggest the use of the weighted vector sum of X', Y', and Z' signals based on the SNR of each channel. We speculate that this new method will increase the accuracy of the LP detector at the expense of more complicated hardware.
복식호흡은 혈압의 하강이나 심리적 진정 효과를 위한 이완 요법으로 사용되고 있는데, 이는 복식호흡이 자율신경계에 영향을 미치기 때문이다. 그러나 복식호흡으로 인한 심장의 전위 변화에 대해서는 연구가 전무하다. 따라서 본 연구에서는 복식호흡을 할 때에 심전도상의 변화를 건강한 젊은 남자 10명(평균$22.40{\pm}2.5$세)과 여자 10명(평균 $20.9{\pm}0.9$세)을 대상으로 알아보고자 하였다. 본 연구의 결과, P, R, T 진폭과, QTc 간격이 남녀 모두에서 복식호흡과 흉식호흡간의 차이가 없었다. 그러나 복식호흡 시에 PR 간격은 남자가 여자보다 유의하게 길었다. 심장 전기축에서 P축은 호흡 방식에 따라서 영향을 받지 않았으나, 남자에서는 복식호흡에서 심장의 QRS축이 증가하였고, 여자는 T 전기축이 증가하였다. 따라서 복식호흡은 심실이 탈분극과 이완되는 재분극 시의 전기축에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 기존의 심전도 측정 방법과 새로 발명된 일체형 심전도의 효과에 대한 비교분석을 시행하여 실행효과를 확인하기 위함이다. 이를 위해 46세의 건강한 남성모델을 대상으로 연구에 대한 정보가 없는 심전도 측정 유경험자를 대상으로 진행하였다. 기간은 2018년 6월 1일에서 6월 15일까지 한 기관에 연구와 회의로 내방한 인원 중에서 참여자를 선발하였고 이들에게 12리드형 기존 심전도(C)와 새로 개발된 심전도 방법인 SIM-Tree(SIM)를 간단한 교육 후 시행하여 참가자의 특성, 시행만족도, 각 단계별 시간, 그리고 연구에 대한 정보가 없는 순환기내과 교수의 일치도를 측정 비교하였다. 연구결과, 전체 참여자는 104명이었으며, 전체 시행시간은 SIM이 평균 65.39초로 C의 평균 94.38초에 비해서 통계적으로 빨랐다(p<0.05). 참가자의 만족도 조사에서 SIM이 평균 97.69로 C의 평균 68.5초에 비해서 높게 나타났다(p<0.05). 순환기 내과 교수를 통한 일치도 분석에서 급내상관계수(Intra-class correlation coefficient, ICC)점수가 0.959점으로 충분히 높게 나타났다(p<0.05). 결론적으로 새로 개발 된 SIM-Tree는 시술시간과 만족도에서 기존방법에 비해 효과적으로 나타났고 측정결과에서 기존방법과 높은 일치도를 보였다.
특발성 발작성 심방세동 환자에서 P파 간격 분산은 대조군에 비해 유의하게 증가해 있었으며, 동율동으로 전환 후 약물로 예방 치료를 받은 경우 12개월 후 추적 검사했을 때 최대 P파 간격과 P파 간격분산이 통계적으로 의미있게 감소한다는 것을 알 수 있었다. 이는 아마도 발작성 특발성 심방세동 환자에서 정상인보다 심방내의 전기적 불안정성과 불균질성의 증가에 기인한다고 보여지며, 약물 치료를 했을 때 이러한 전기적 불안정성이 감소한다는 것을 알 수 있었다. 따라서 P파 간격분산은 향후 발작성 심방세동 환자의 선별 검사로서, 또한 치료 후 재발을 예측할 수 았는 예후 인자로서 유용하게 사용될 수 있으리라는 예측을 해보며, 이를 규명하기 위해 추후 더 많은 표본들에 대한 전향적인 시도가 이루어져야 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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