测测心率 看你能活多久?

cby666168 2008-11-20 08:42:23
 心率的快慢与寿命的长短有关吗?
  动物:心率越慢寿命越长   
  科学家们早就发现,小型哺乳动物如鼠类、兔类等心率很快,每分钟可达数百次,但它们的寿命仅1~3年。相反,大的哺乳动物如鲸体重很大,心率慢,每分钟仅20次左右,其寿命却可达30~40年。科学家们进一步证实,在所有哺乳动物中都可发现这一规律。有趣的是,仓鼠每分钟心跳约500~600次,是鲸的20~30倍,然而它的体重只是鲸的50万之一。
  人们发现,一种叫格拉帕哥斯的乌龟寿命可长达177年,它的每分钟心跳仅为6次,一生心脏共跳动约5.6亿次。令人惊奇的是,所有哺乳动物(人除外)一生的心跳次数基本一样,大约是7.3亿次左右。
  每种动物大小虽然不同,但心脏重量与体重的比例大致相同,都是体重的0.5%~0.6%。目前,这些现象的确切原因尚未完全阐明,但人们提出了一种解释:心率由机体能量代谢需求决定,遵守生物物理学规律,机体能量耗尽,生命也就终结,而心率正是反映机体能量代谢的有效指标。
  人类:心率是预测男子寿命的有效指标  
  人类与哺乳动物有很大区别。在相似心率条件下,人的寿命远比动物长,其原因主要是科学发展,医药保健及社会的进步。
  我国学者吴杰教授曾观察5360名健康成人的静息心率,其范围为51~94次/分,平均数为67次/分。人类的心跳次数明显受自主神经与体液因素的影响,如人激动时心率会加快,完全安静时心率会减慢。科学研究表明,成人静息心率在70次/分,其寿命可达80岁(需注意的是,要排除各种疾病的干扰)。
  人一生总心跳次数约为25亿次至30亿次,如果静息心率在60次左右,其寿命可达93岁。因此静息心率偏慢的寿命延长,相反,静息心率大于80次的寿命就会缩短。大量临床研究也证实,静息心率偏快的人,发生各种心血管疾病的危险明显增加,死亡率也高。有人专门研究了老年人心率与寿命的关系,他们选择身体健康、无心血管病危险因素的老人,年龄在65~70岁,其中男性1407人,女性1134人,长期跟踪随访。结果发现,在男性,心率大于80次/分比心率小于60次/分,活到85岁的比率下降了近一半,心率是预测男性长寿的有效指标,但在老年女性中无明显差异。
  让心率放缓给长寿机会
  有什么办法能使静息心率能保持在60次左右,从而有机会赢得长寿呢?
  首先是靠运动。常常参加各种强度适宜的运动,就会使静息心率偏慢(运动时心率加快,但运动使心功能得到锻炼,从而使静息心率减慢)。静息心率能在50~65次(睡眠中的心跳次数可以为38~50次/分)是健康心脏的标志,也是长寿的标志。
  其次是保持适当体重。肥胖会使心脏负担加重,心率加快,因此肥胖者要通过健身运动,调节饮食来保持适宜的体重。
  此外,吸烟与饮酒均可使静息心率加快,故应戒烟与限酒。
  不少老年人心率一慢(除病理性改变外)就害怕,是不妥当的。
  有研究证实,静息心率快会数倍地加速心血管病的进展,因此,应该采取措施控制过快的心率。医生们常给高血压病及冠心病患者服用β受体阻滞剂(如倍他乐克、康可等),其目的之一就是使心率减慢,保护心脏,减少与控制心肌缺血事件,改善心功能,延长寿命。大规模临床资料证明,心肌梗死、慢性心衰、高血压病,若正确应用β受体阻滞剂,可使死亡率下降30%~44%。目前,已经研究出来的专门用于降低窦性心动过速的β受体阻滞剂药物(依悟博来定),具有改善心功能,控制心肌缺血及高血压的疗效,而无其他副作用,相信不久就可用于病人,届时将更有效地延长人的寿命。
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qhwzzwa 2008-11-30
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wangkongxinglang 2008-11-27
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测下看看~~
sincor 2008-11-26
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啊 10duo
cheng_er 2008-11-24
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测下看看~~
zhaozhijun0207 2008-11-23
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yuziyuedemsdn 2008-11-22
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千年的王八 万年的龟
动物的寿命应该有很长的 不知道真假
yintoki 2008-11-21
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kankan
dongxiuji 2008-11-21
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测下看看~~
qshzf 2008-11-21
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yintoki 2008-11-20
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sf
本研究聚焦于运用深度神经网络方法进行心律异常识别,在临床诊断领域具有显著意义。心电信号作为心脏功能评估的重要依据,其模式分析能够有效辨别多种心律失调现象,包括心率过速、心率过缓以及心房颤动等病理特征。深度神经网络技术在该领域的价值主要体现在其自主特征学习能力,可显著提升诊断效能与精确度。 深度神经网络作为机器学习的重要分支,其结构设计受到生物神经系统的启发,通过构建包含多重非线性变换层的网络架构实现数据表征学习。典型网络结构由数据输入层、特征提取层和结果输出层构成,各层间通过可调参数建立连接关系。模型优化过程即是通过迭代算法不断调整这些连接参数,以提升特征表达的判别能力。 针对时序性心电信号的处理,本研究考虑采用两种典型网络架构:卷积神经网络与循环神经网络。前者擅长识别局部波形特征,后者特别是长短期记忆网络变体,则能有效捕捉信号中的时序依赖关系。在模型构建前,需对原始心电数据进行系统预处理,包括信号降噪、基线校正、幅度标准化等步骤,并将数据集科学划分为训练、验证与测试三个子集。 技术实现层面主要依托Python生态中的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch等工具库。这些平台提供了完整的神经网络构建接口,大幅降低了复杂模型的实现难度。训练过程采用误差反向传播机制优化网络参数,通过最小化预设的损失函数来提升模型性能。为防止模型过拟合,可引入权重正则化、随机失活等策略,并通过准确度、查全率、F1值及AUC等多项指标综合评估模型表现。 在完成模型训练与验证后,可将优化后的网络部署于实际诊断场景,这需要解决模型压缩、设备适配及实时数据处理等工程问题。本项研究全面涵盖了深度神经网络理论基础、心电信号处理方法、模型构建策略与性能评估体系,对于推进智能医疗诊断技术发展具有重要的实践指导意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

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