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超声心动图在评估糖尿病患者心血管疾病中的作用
糖尿病患者高度易受心血管并发症，这与心血管发病率和死亡率直接相关。除了冠状动脉疾病外，糖尿病患者心力衰竭（HF）的风险和患病率的认识越来越大。超声心动图是一种必不可少的诊断方式，通常在患有症状的症状中表现为心血管疾病（CVD），例如呼吸困难或胸痛，以确立或排除症状原因。常规超声心动图参数，例如左心室射血分数，不仅有助于诊断CVD，还有助于确定严重程度，治疗策略，预后和对治疗的反应。超声心脏心肌菌株是一种新型的超声心动图技术，可以在HF症状发生之前检测到心室功能障碍的早期变化。本文旨在回顾超声心动图在评估糖尿病患者中CVD中的作用，以及如何在可疑心脏病患者中使用它。
基于电动心动过那方法的充血性心力衰竭检测和ECG信号
充血性心力衰竭（CHF）是一种普遍，昂贵的治疗和危险疾病，其中心肌的抽水能力因受伤或压力而降低。它在人类中引起主要医学问题，并导致许多疾病，从而提高了死亡率。在一个人口增长的世界中，需要采用更精确，更简单的方法来检测这种疾病，这可以防止许多疾病并导致较低的死亡率。这里的主要目标是使用静电剂（ECM）方法来执行检测CHF的任务。通过这种方法快速准确地检测到，ECM将2D心电图（ECG）数据转换为3D色矩阵。该方法是使用Internet上贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）CHF数据库的ECG读数（physionet.org）测试的。然后将ECM结果与ECG数据的手动读数进行比较。ECM结果的准确性为96.89％，敏感性为97.53％，精度为99.1％，F1分数为97.76％，CHF的f1得分为97.76％和96.02％的特异性。这项研究表明，ECM方法是机器和从业者在保持准确性同时解释长期ECG读数的好方法。
超声心动图对收缩功能的辅助解释
临床决策需要抽象的客观精确和可靠的超声心动图评估（LVEF）。最近，已经开发了人工智能（AI）模型来准确估计LVEF。这项研究的目的是评估AI模型是否可以估算LVEF的专家读取并降低1级读取器的机构间变异性，其中AI-LVEF在超声心动图屏幕上显示。方法是由1级超声心动图技能（解释图像的最低能力水平）的五位心脏病学家进行的，这项前瞻性超声心动图研究。协议1：测量48个病例的视觉LVEF，而无需从AI-LVEF输入。协议2：再次向所有读者展示了48个情况，其中包含AI-LVEF数据。为了评估有或没有AI-LVEF的一致性和准确性，将每个视觉LVEF测量与五位专家读者的平均估计值进行了比较。结果在AI-LVEF和参考LVEF（r = 0.90，p <0.001）之间发现了良好的相关性。对于分类LVEF，心力衰竭的曲线下面积为0.95，而保留的EF为0.96，心力衰竭减少了EF。对于精确度，使用Ai-LVEF将SD从6.1±2.3降低至2.5±0.9（p <0.001）。对于精度，用AI-LVEF将根平方误差从7.5±3.1提高到5.6±3.2（p = 0.004）。结论AI可以为来自不同机构的1级读者的超声心动图上的收缩功能解释。
设计大数据时代的超声心动图
机器学习（ML）和大数据具有逆转性心血管成像的潜力。1在超声心动图中，ML已用于图像增强，查看分类和指导，量身定量甚至诊断。在有或没有ML的情况下，大数据分析可以为越来越多的可扩展结果的研究和质量改进提供动力。机器学习的性能与训练和测试的数据密不可分。1，2此外，有效且有效的数据存储和组织可以对医院系统和患者护理产生显着的好处。3然而，传统的超声心动图图片归档和通信系统（Echo-PAC）未签署以利用临床成像和相关元数据进行大数据分析。从历史上看，超声心动图数据设计仅在支持日常临床操作中所考虑。随着需要快速访问超声心动图数据的需求，并且在整个机构之间大规模访问，当前的数据设计跌至不可接受的短缺。例如，尽管有一致性的陈述，但在制造商中，元数据构成了数字成像和医学（DICOM）成像的通信（DICOM）成像并未达到最佳标准化，并且缺少特定的标签，这些标签极大地有助于数据挖掘，采用和预处理4（图1）。图像的发展受到烧毁的患者健康信息（PHI）的阻碍。在超声计算机上进行的测量并非与制造商之间的回声PAC接缝不可互操作，从而导致在购物车上获得的测量值经常丢失。5数据库
胎儿超声心动图表现的指南和建议：美国超声心动图学会的更新
来自加利福尼亚大学旧金山，加利福尼亚州旧金山大学（A.J.M.-G.，S.P。）;华盛顿儿童国家医院，哥伦比亚特区（M.T.D.）;密歇根大学，密歇根州安阿伯（S.G.）；艾伯塔大学，加拿大艾伯塔省埃德蒙顿（L.H.）;佐治亚州亚特兰大亚特兰大儿童医疗保健（J.K。）；贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦（W.L.，S.A.M.）;埃默里大学/佐治亚州亚特兰大亚特兰大的儿童医疗保健（E.M.）；德克萨斯州休斯敦的德克萨斯儿童医院（S.A.M.）;犹他州犹他州犹他州大学（N.M.P.）;加利福尼亚州洛杉矶的洛杉矶儿童医院（J.P.）；杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆（N.S.）;英国伦敦的埃维利娜·伦敦儿童医院（J.S.）;杜邦/尼莫斯儿童医院，特拉华州威尔明顿（S.S。）；宾夕法尼亚州费城费城儿童医院（Z.T.）。
缩写的超声心动图筛查对没有和不现场专家审查的无XPERTS进行风湿性心脏病：Adiangnostic精度研究
方法：进行了这项前瞻性横断面研究，以评估卫生工作者带来的单次段式长轴视图的诊断准确性，并使用手工接近的超声检查以心脏进行扫描，以检测Timor-Heste和Australia的高风险人群中的RHD。在初级分析中，任何二尖瓣或主动脉反流的主张符合阳性筛查结果的标准。敏感性和规格室是根据基于非XPERT从业人员评估（方法1）的屏幕和提示方法计算的，以及使用非从业人员对未实践者进行的非现场专家审查的方法，以决定继续推荐（方法2）。每个参与者都在索引测试的同一天由专家Echocariogragry进行了参考测试。使用2012年世界心脏联合会标准，由三名专家组成的小组确定RHD的诊断。
一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
IGE介导的牛奶过敏管理指南经胸超声心动图监视指南2023
监测主要通过经胸超声心动图（TTE）进行。超声心动图服务的需求仍然很高，而且员工短缺，使需求充满挑战。心脏病学是超声心动图的最大请求来源，其阀门监视是一个常见的指示。2021年，国家统计局（ONS）国家人口普查办公室估计，伍斯特郡有140,472人在65岁以上。3 Oxvalve 4人群队列研究（牛津郡5名初级保健信托基金的2500名参与者）确定4.9％的人口已经建立了VHD，但是未诊断的VHD估计为50.8％，其中6.4％的VALVE疾病中度或更糟的瓣膜疾病。将此数据推送到伍斯特郡人口，意味着有6,883个已诊断出VHD。3,4此外，估计有4,567个至少中等VHD。4一旦进行干预，VHD的独特方面将需要一定程度的监视，以识别假肢功能障碍。5因此，一旦将患者确定为VHD，就必须进行持续的临床和超声心动图随访，并永远对心脏病服务的需求不断增加。该协议的目的是根据VHD的最新证据和国际指南合理化监视间隔，以为临床和诊断人员提供标准和参考文件。2.0协议的目标
转录因子 Nfix 缺乏导致小鼠窦房结和大鼠新生心肌细胞心动过速
摘要 目的：Nfix 是属于核因子 I (NFI) 家族的转录因子，该家族由四个成员 (Nfia、b、c、x) 组成。Nfix 在多种器官的发育和功能中发挥着重要作用。在肌肉发育过程中，Nfix 通过促进快肌纤维控制从胚胎到胎儿的肌肉生成。在成人肌肉中，受伤后，Nfix 的缺乏会损害再生，导致慢肌纤维含量增加。Nfix 也在心脏中表达，但其功能此前从未被研究过。我们研究了 Nfix 在这个器官中的作用。方法：使用 Nfix 缺陷型和野生型 (WT) 小鼠，我们分析了：(1) 通过 qPCR 分析发育过程中 Nfix 的表达模式；(2) 通过体内遥测和体外膜片钳分析其缺失引起的功能改变。
使用超声心动图的深度学习对冠状动脉钙的预测
尽管CAC可通过多种基于X射线的成像方式（包括胸部X射线照相和荧光镜检查）可视化，但使用计算机断层扫描（CT）成像的Agatston评分方法最常评估CAC。9尽管从CAC CT中获得的信息潜在有用，但仍然担心患者暴露于电离辐射，不适当使用测试，成本以及发现偶然非心脏发现发现的增加。10–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。 14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。 7，，1510–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。7，，15