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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。
人工智能辅助听诊心脏杂音
摘要 人工智能 (AI) 有可能提高通过听诊筛查瓣膜和先天性心脏病的准确性。然而，尽管最近在以心音为重点的信号处理和分类算法方面取得了进展，但临床对这项技术的接受度仍然有限，部分原因是缺乏客观的性能数据。我们假设可以通过虚拟临床试验对心脏杂音检测算法进行定量和客观的评估。从约翰霍普金斯心脏听诊记录数据库 (CARD) 中选择了所有具有病理性杂音、无害杂音或无杂音的病例。独立于 CARD 开发的测试算法使用自动批处理协议分析每个记录。从 CARD 中选择了来自 603 次门诊就诊的 3180 条心音记录。算法对心率的估计与黄金标准相似。检测病理病例的敏感性和特异性分别为 93%（CI 90–95%）和 81%（CI 75–85%），准确率为 88%（CI 85–91%）。性能因算法确定性度量、患者年龄、心率、杂音强度、胸部记录位置和病理诊断而异。据我们所知，这是首次报道的基于人工智能的杂音检测算法的全面客观评估。测试算法在这次虚拟临床试验中表现良好。该策略可用于有效地比较其他算法对同一数据集的性能，并提高对人工智能辅助听诊潜在临床实用性的理解。
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。
通过心音图记录检测心脏杂音
心脏听诊是一种方便的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，以便进行后续诊断筛查和治疗心脏功能异常。然而，需要专家来解释心音，这限制了在资源受限的环境中听诊用于心脏护理的可及性。因此，2022 年乔治·B·穆迪 PhysioNet 挑战赛邀请各团队开发算法方法，从心音的心音图 (PCG) 记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。在挑战赛中，我们从巴西农村的 1568 名儿科患者那里收集了 5272 条 PCG 记录，并邀请各团队实施诊断筛查算法，从记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。我们要求参与者提交完整的代码来训练和运行他们的算法，以提高他们工作的透明度、可重复性和实用性。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查、诊断、治疗和诊断错误的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处并促进开发更具临床相关性的算法。在挑战赛期间，我们收到了来自 87 个团队的 779 个算法，最终形成了 53 个可用于检测心电图心脏杂音和心脏功能异常的代码库。这些算法代表了学术界和工业界的多种方法。
心脏心动图记录的心脏杂音检测
心脏听诊是一种可访问的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，他们可能需要对异常心脏功能进行后续诊断筛查和治疗。但是，需要专家来解释心脏声音，从而限制了在资源受限环境中心脏听觉的可及性。因此，George B. Moody Physionet挑战2022邀请团队开发出从唱机的心脏声音（PCG）记录的心脏声音记录中检测心脏杂音和异常心脏功能的算法方法。为了挑战，我们从1452名巴西主要是儿科患者中采购了5272个PCG记录，并邀请团队实施诊断性筛查算法，以检测记录中的心脏杂音和异常的CAR-DIAC功能。我们要求参与者为其算法提交完整的培训和推理代码，以提高其工作的透明度，可重复性和效用。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查，诊断，误诊和治疗的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处，并促进了更临床相关的算法的发展。在挑战期间，我们从87个团队中收到了779个算法，导致53个工作代码库，用于检测心脏杂音和PCG录音中异常心脏功能。使用心脏声记录来识别心脏杂音和异常心脏功能使我们能够探索潜力这些算法代表了学术界和行业的多种方法，包括使用具有工程性临床和统计特征的更传统的机器学习技术以及主要依赖深度学习模型来发现信息性特征的方法。
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。
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。
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。
皇家妇女医院（RHW）商业规则封面
1。背景心脏杂音可以在常规的新生儿检查中检测到。这种临床转诊途径是指导为这些新生婴儿提供护理的临床医生。此政策不适用于具有症状性心脏杂音，具有心脏病的其他临床特征的新生婴儿，或者有大型先天性心脏病（CHD）的风险增加。本政策中描述的方法以对新生婴儿的彻底检查，包括脉搏前后的脉搏血氧饱和度，审查喂养史以及确定先天性心脏病的任何风险增加。无症状的新生儿心脏杂音（ANHM）被定义为一种心脏杂音，在婴儿1中是收缩期且不会辐射的心脏杂音。婴儿是一个健康的术语婴儿，在产后病房接受护理，喂养良好的病房没有增加病史的CHD风险，并且进行了正常的结构性心脏呼吸疾病检查。正常的心肺检查结果包括：没有增加呼吸或tachypnoea的工作，这是一种非高动力学，正常股骨和同等的臂脉冲体积，没有肝肿大的肝脉冲，没有肝肿大的肝脉冲，并且是正常的外导前和后导症状的脉搏脉冲。2。责任医疗和护理人员3。程序3.1设备
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。