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最近，来自曼彻斯特大学和赫尔大学的研究人员通过研究开发出了一种新方法来鉴别心脏中不规则的电风暴波（electrical storm waves），相关研究刊登于国际杂志PLoS Computational Biology上，该研究或为后期研究人员开发治疗心脏病的新型疗法提供帮助。

心房颤动是一种最为常见的异常心脏节律，主要由电风暴波引起，同时心房颤动也是中风的主要发生原因，其会增加个体心脏中血块形成的风险。这种状况大约会在1%至2%的患者机体中发生，而且近年来由于老龄化人群的增加该病在发达国家的发生率日益增加，这就迫使研究人员需要开发出新型有效的疗法来治疗这种疾病。

阐明心房颤动的起源对于进行疾病诊断和疗法开发都非常关键，当前的方法包括利用一种导管来分离这种风暴波，然而却是一种侵入性的手术过程，而且对于研究人员而言非常难以鉴别波的来源从而来治疗心房颤动。这项研究中没研究人员利用一种虚拟的人类心脏模型和64联的心电图背心来研究风暴波起源和机体心电图信号特性之间的关联。

利用心房颤动和信号的特性，研究人员就开发出了一种新方法，该方法能够通过非侵入性的方法来确定心房颤动的位置，同时还能够鉴别出不同类型的心房颤动。研究者Henggui Zhang教授说道，该技术能够非常有效地鉴别出心房颤动的起源，从而就为我们进行后期研究提供了一把有效地工具，这是一项让我们非常激动的研究，相关研究结果对于后期我们开发治疗棘手心脏病问题提供了新的研究基础和思路。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Erick A. Perez Alday, Michael A. Colman, Philip Langley，et al. Novel non-invasive algorithm to identify the origins of re-entry and ectopic foci in the atria from 64-lead ECGs: A computational study. PLoS Computational Biology, March 2, 2017, doi:10.1371/journal.pcbi.1005270.