方法我们随机分配了529例患有心力衰竭的患者,并保留了射血分数和一个30米或更高的体重(千克的重量除以高度为米的平方),以每周一次的半卢比特(2.4 mg)或安慰剂接受52周。双重主要终点是从堪萨斯城心肌病问卷调查表临床摘要得分(KCCQ-CSS;分数范围为0到100,得分较高的症状和身体限制)和体重的变化。确认性次要终点包括步行6分钟的变化;一个较高的临床复合终点,包括死亡,心力衰竭事件以及KCCQ-CSS和步行6分钟的变化的不同;以及C反应蛋白(CRP)水平的变化。
澳大利亚(Maia)。 审查者:蒂姆·昌·巴尔帕姆(Tim Chang Bpharm),PGDIP(Clin Pharm),FanzCap(心脏病学,移植) - 菲奥娜·斯坦利医院(Fiona Stanley Hospital)医院药品咨询计划(MAIA)高级药剂师由南澳大利亚大学提供给您的质量,由澳大利亚药品和The University Inspection Insverions Insverions Inservation of Australian Medicines Information(DATIS)IDECOMES INLIGHSICS(AMH)IDECONCES(AMH)IDECOMS INFORGATION(AMH)阿德莱德一世国家原住民社区控制卫生组织(NACCHO)I澳大利亚制药学会(PSA)I澳大利亚治疗咨询小组(CATAG)。 药品建议计划澳大利亚(MAIA)由澳大利亚政府通过诊断,治疗和病理学计划的质量使用。澳大利亚(Maia)。审查者:蒂姆·昌·巴尔帕姆(Tim Chang Bpharm),PGDIP(Clin Pharm),FanzCap(心脏病学,移植) - 菲奥娜·斯坦利医院(Fiona Stanley Hospital)医院药品咨询计划(MAIA)高级药剂师由南澳大利亚大学提供给您的质量,由澳大利亚药品和The University Inspection Insverions Insverions Inservation of Australian Medicines Information(DATIS)IDECOMES INLIGHSICS(AMH)IDECONCES(AMH)IDECOMS INFORGATION(AMH)阿德莱德一世国家原住民社区控制卫生组织(NACCHO)I澳大利亚制药学会(PSA)I澳大利亚治疗咨询小组(CATAG)。药品建议计划澳大利亚(MAIA)由澳大利亚政府通过诊断,治疗和病理学计划的质量使用。
摘要 - 射血分数的左心室是心脏功能最重要的度量之一。心脏病专家使用了有资格延长延长疗法的患者。但是,对射血传输的评估遭受观察者间变异性的影响。为了克服这一挑战,我们提出了一种基于层次视觉变压器的深度学习方法,以估计超声心动图视频的射血分数。所提出的方法可以估计射血分数,而无需首先左静脉分割,使其比其他方法更有效。我们在Echonet-Dynamic数据集上评估了我们的方法5。59,7。 59和0。 59,用于MAE,RMSE和R 2分。 与最新方法,超声视频变压器(UVT)相比,此结果更好。 源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。 索引术语 - 心电图,心脏射血分数,Ultraswin,视觉变压器,echonet-Dynamic59,7。59和0。59,用于MAE,RMSE和R 2分。与最新方法,超声视频变压器(UVT)相比,此结果更好。源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。索引术语 - 心电图,心脏射血分数,Ultraswin,视觉变压器,echonet-Dynamic
心力衰竭(HF)心血管死亡和治疗策略的风险层次,阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数(LVEF)的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物,LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性,从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物:纵向,圆周和倾斜。因此,它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记,而不是直接反映心肌收缩功能,因此即使肌纤维的收缩功能受损,也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层,因此,当功能失调时,圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样,在HF患者中,LVEF用于分层亚组,这种方法具有预后的含义,但没有直接关系。HF是一种动态疾病,根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中,我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床,病理生理和技术局限性。
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论,这些关联是由两个因素驱动的。首先,股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关,但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同,并且与财务基本面高度相关,这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二,未量化的排放,通常用于学术文献中的变量,与股票回报相关,但排放强度(按照公司大小缩放)是实践中使用的同样重要的措施,不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标,但我们认为,对于个人,排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后,排放和收益之间的关联消失了。
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而,只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络(CNN)来学习联合仿射和非参数配准,而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外,现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位,要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵,这些方法对空间初始化很敏感,并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中,我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法,即粗到精视觉变换器(C2FViT),用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明,我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法,同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
抽象的客观心力衰竭和保留的射血分数(HFPEF)是一种常见的异质综合征,仍然是不确定的,因此治疗方案有限,结果差。方法是英国心力衰竭和保留的射血分数注册中心(英国HFPEF)是一项具有前瞻性数据支持的队列和平台研究。这项研究将发展出大型,高度特征的HFPEF患者。将建立生物库。深层临床表型,成像,多组分学和中心持有的国家电子健康记录数据将大规模整合,以将HFPEF重新分类为不同的亚组,改善对疾病机制的理解并识别新的生物学途径和分子靶标。一起,这些将构成开发特定于亚组的诊断和靶向治疗剂的基础。这将是一个更有效和有效试验的平台,重点是在该亚组上,其中有针对性的干预措施有效,并在适当的同意下,以促进快速招募,并进行随访。患有心力衰竭专家诊断为HFPEF的患者,他们已经测量了亚钠肽水平,并且左心室射血分数> 40%符合条件。射血分数在40%至49%之间的患者将不超过队列的25%。结论英国HFPEF将开发丰富的多模式数据资源,以鉴定疾病内型,并制定更有效的诊断策略,精确的风险分层和有针对性的治疗疗法。试用注册号NCT05441839。