XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System杂音
关于心脏杂音的互判和内部人士一致
摘要目的：调查医生和医学生之间的互判和内部人士在音频记录中的心脏声音分类，以及预测与参考分类一致的因素。设计：内部和互确定研究。主题：来自挪威和荷兰的17名GPS和八名心脏病专家，来自挪威的八名医学学生。主要结果指标：与参考分类的协议和KAPPA系数的比例和KAPPA系数的比例。结果：所有评估者的内部杂音一致性比例平均为83％，中位KAPPA为0.64（范围K¼0.09 - 0.86），分别为GPS，心脏病学家和医学生的0.65、0.69和0.61。结果：所有杂音的一致性比例为81％，所有评估者的KAPPA中位数为0.67（范围0.29 - 0.90），GPS，CAR-diologists和医学生的比例分别为0.65、0.69和0.51。结果：独特的杂音，超过五年的临床实践和心脏病专业与该协议最密切相关，ORS为2.41（95％CI 1.63 - 3.58），2.19（1.58 - 3.04）和2.53（1.46 - 4.41）。结论：我们观察到了公平但可变的一致性，并参考了心脏杂音，医师的经验和专业以及杂音强度是与一致性最密切相关的因素。
电气悬架中的杂音：迈向...
浆液电极通过将电解质中的活性材料颗粒加热而不是将其固定到当前的收集器中，从而提供了解决方案。这些颗粒在电场中移动，促进电气板之间的电荷转移。这种方法在小规模的低雷诺德数电池中显示出希望，但其大规模行为 - 尤其是湍流中的电子效应仍然知之甚少。了解在电场下粘度的变化对于扩大这些电池，尤其是在湍流方案中至关重要。
杂音与心脏瓣膜疾病...
二尖瓣反流（也称为泄漏瓣膜，二尖瓣反流或二尖瓣不足）是心脏瓣膜疾病的最常见类型之一。它引起的心脏杂音是收缩的，发出了“ whosing”的声音。是由二尖瓣的襟翼引起的，无法正确关闭，结果是向后流入心脏。这种向后的流动意味着没有足够的血液向前移动，以使身体应尽可能发挥作用。心脏必须更加努力地克服缺乏血液，这可能导致心力衰竭，心律不齐，血液血块和中风。在许多情况下，二尖瓣反流随着时间的流逝而缓慢发生，直到患者的症状（包括疲劳，呼吸急促，心pal和手脚肿胀）才变得限制生命。
课程杂音通知-2024级II级CFA程序
与：凭借浮动汇率和高资本流动性，鉴于国内货币政策和/或扩张性财政政策，国内货币将不胜感激，从而导致实际利率更高。同样，如果国内货币政策和/或限制性财政政策贬值，将导致实际利率降低。在图表4中，我们表明，限制性的货币政策和扩张性财政政策（高实际利率）在资本流动性很高时对货币的看法极为乐观；同样，扩张性货币政策与限制性财政政策（较低的实际利率）的结合是货币的看跌。
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
一种机器学习算法，以使狗的心脏杂音和临床前椎间盘瓣疾病
1。Mullowney D，Fuentes VL，Barfield D.最后一年的兽医学生和近期兽医毕业生，转诊医院兽医和兽医心脏病学家或心脏病学居民的心脏听觉技能。兽医rec。2021; 189（6）：E305。2。Wilshaw J，Rosenthal SL，Wess G等。病史，体格检查，心脏生物标志物和生化变量的准确性在患有B2期退化二尖瓣疾病的识别犬中。J VET Intern Med。2021; 35（2）：755-770。3。Wesselowski S，Gordon SG，Fries R等。使用体格检查，心电图，放射线照相术和生物标志物预测超声心动图B2 B2粒细胞护丝瓣疾病在临床前骑士国王Charles Spaniels中。J VET Cardiol。 2023; 50：1-16。 4。 ljungvall I，Rishniw M，Porciello F，Ferasin L，Ohad DG。 含粘液丝瓣疾病的小型狗中的杂音性反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2014; 55（11）：545-550。 5。 Caivano D，Dickson D，Martin M，Rishniw M.患有肺部和亚属于下狭窄的成年犬的杂音强度反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2018; 59（3）：161-166。 6。 Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。 ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。 J VET Intern Med。 2019; 33（3）：1127-1140。 7。 Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。 8。J VET Cardiol。2023; 50：1-16。4。ljungvall I，Rishniw M，Porciello F，Ferasin L，Ohad DG。含粘液丝瓣疾病的小型狗中的杂音性反映了疾病的严重程度。J小动画实践。2014; 55（11）：545-550。 5。 Caivano D，Dickson D，Martin M，Rishniw M.患有肺部和亚属于下狭窄的成年犬的杂音强度反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2018; 59（3）：161-166。 6。 Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。 ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。 J VET Intern Med。 2019; 33（3）：1127-1140。 7。 Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。 8。2014; 55（11）：545-550。5。Caivano D，Dickson D，Martin M，Rishniw M.患有肺部和亚属于下狭窄的成年犬的杂音强度反映了疾病的严重程度。J小动画实践。2018; 59（3）：161-166。6。Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。 ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。 J VET Intern Med。 2019; 33（3）：1127-1140。 7。 Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。 8。Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。J VET Intern Med。2019; 33（3）：1127-1140。 7。 Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。 8。2019; 33（3）：1127-1140。7。Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。8。pimobendan在临床前粘液丝瓣疾病和心脏症的狗中的影响：史诗般的研究 - 一项随机临床试验。J VET Intern Med。2016; 30（6）：1765-1779。 Engel-Manchado J，Montoya-Alonso JA，DoménechL等。 犬菌丝丝瓣疾病的机器学习技术：整合了解血，生活质量调查和体格检查。 兽医科学。 2024; 11：118。 9。 Pedersen HD，HäggströmJ，Falk T等。 狗轻度二尖瓣反流中的神经培养：观察者的变化，物理操作的影响以及与颜色多普勒超声心动图和唱机心脏摄影的一致。 J VET Intern Med。 1999; 13（1）：56-64。 10。 HöglundK，French A，Dukes-McEwan J等。 拳击手狗中的低强度心脏杂音：观察者间的变化和压力测试的影响。 J小动画实践。 2004; 45（4）：178-185。 11。 Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。 兽医J。 2023; 295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。2016; 30（6）：1765-1779。Engel-Manchado J，Montoya-Alonso JA，DoménechL等。犬菌丝丝瓣疾病的机器学习技术：整合了解血，生活质量调查和体格检查。兽医科学。2024; 11：118。9。Pedersen HD，HäggströmJ，Falk T等。狗轻度二尖瓣反流中的神经培养：观察者的变化，物理操作的影响以及与颜色多普勒超声心动图和唱机心脏摄影的一致。J VET Intern Med。1999; 13（1）：56-64。 10。 HöglundK，French A，Dukes-McEwan J等。 拳击手狗中的低强度心脏杂音：观察者间的变化和压力测试的影响。 J小动画实践。 2004; 45（4）：178-185。 11。 Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。 兽医J。 2023; 295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。1999; 13（1）：56-64。10。HöglundK，French A，Dukes-McEwan J等。拳击手狗中的低强度心脏杂音：观察者间的变化和压力测试的影响。J小动画实践。2004; 45（4）：178-185。 11。 Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。 兽医J。 2023; 295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。2004; 45（4）：178-185。11。Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。兽医J。 2023; 295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。兽医J。2023; 295：105987。12。Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。J猫科药。2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。2013; 15（10）：893-900。13。VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。14。Acta Vet悬挂。2011; 59（1）：23-35。Oliveira J，Renna F，Costa PD等。circor digiscope数据集：从杂音检测到杂音分类。2021 https：// arxiv。org/abs/2108.00813v1。2021年10月26日访问。15。Clifford GD，Liu C，Moody B等。心脏声音分析的最新进展。生理测量。2017; 38（8）：E10-E25。 16。 Bentley PJ，Nordehn G，Coimbra MT，MannorS。Pascal Class-fying Heart Sounds挑战2011（CHSC2011）结果。 2011 http：//www.peterjbentley.com/heartchallenge/index.html。 2018年4月18日访问。 17。 Liu C，Springer D，Li Q等。 用于评估心脏声音算法的开放访问数据库。 生理测量。 2016; 37（12）：2181-2213。 18。 ljungvall I，Ahlstrom C，HöglundK等。 使用心脏声音和杂音的信号分析来评估狗的二尖瓣浮肿的严重程度，可归因于狗的粒二尖瓣疾病。 AM J Vet Res。 2009; 70（5）：604-613。 19。 HöglundK，Ahlstrom C，HäggströmJ，Ask P，Hult P，KvartC。分化生理学的时间频率和复杂性分析2017; 38（8）：E10-E25。16。Bentley PJ，Nordehn G，Coimbra MT，MannorS。Pascal Class-fying Heart Sounds挑战2011（CHSC2011）结果。2011 http：//www.peterjbentley.com/heartchallenge/index.html。2018年4月18日访问。17。Liu C，Springer D，Li Q等。 用于评估心脏声音算法的开放访问数据库。 生理测量。 2016; 37（12）：2181-2213。 18。 ljungvall I，Ahlstrom C，HöglundK等。 使用心脏声音和杂音的信号分析来评估狗的二尖瓣浮肿的严重程度，可归因于狗的粒二尖瓣疾病。 AM J Vet Res。 2009; 70（5）：604-613。 19。 HöglundK，Ahlstrom C，HäggströmJ，Ask P，Hult P，KvartC。分化生理学的时间频率和复杂性分析Liu C，Springer D，Li Q等。用于评估心脏声音算法的开放访问数据库。生理测量。2016; 37（12）：2181-2213。18。ljungvall I，Ahlstrom C，HöglundK等。使用心脏声音和杂音的信号分析来评估狗的二尖瓣浮肿的严重程度，可归因于狗的粒二尖瓣疾病。AM J Vet Res。2009; 70（5）：604-613。 19。 HöglundK，Ahlstrom C，HäggströmJ，Ask P，Hult P，KvartC。分化生理学的时间频率和复杂性分析2009; 70（5）：604-613。19。HöglundK，Ahlstrom C，HäggströmJ，Ask P，Hult P，KvartC。分化生理学的时间频率和复杂性分析
儿童心脏杂音
杂音是由于压力梯度或速度变化引起湍流和振动的速度变化引起的。1在评估杂音的孩子时，需要解决一些重要的问题，包括存在或不存在结构异常，血液动力学障碍，功能障碍和治疗选择。心脏杂音可能是儿童明显先天性心脏病（CHD）的第一个临床标志。2除了具有瓣膜功能障碍的急性风湿热（ARF）和风湿性心脏病（RHD），心脏杂音在儿童中大多数获得的心脏病中并不是一致的发现。缺少杂音并不能排除心脏问题。大多数童年的杂音都是无辜的，并且由于正常的流动模式而发生，心脏中没有任何结构性缺陷。相反，病理杂音是由异常的血液流动产生的，可能是由先天性或后心脏异常引起的。本评论提供了有关新生儿和儿童的心脏杂音和相关状况的简化全面更新，重点是CHD。
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。