摘要

心房颤动是最常见的心律失常,其特点是快速和异常的心房激活导致心房功能受损。因P波特征的任何偏转都意味着心房激活时间和传导途径的变化,因此,了解P波典型形态学改变以及异常P波参数与心房颤动间的联系可做到早期心房颤动的精准预测。现重点介绍P波形态、P波参数与心房颤动的联系,探索基于人工智能技术下P波对心房颤动的预测价值,以及P波参数对其他心血管疾病的预测作用,为将来P波对心房颤动和其他心血管疾病发生的早期识别提供一种新的手段。

  • 单位
    大连大学附属中山医院

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