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World File Search System狭窄的
主动脉狭窄的当前管理：
缩写：AR表示主动脉爆发；作为主动脉狭窄； AVA，主动脉瓣区域循环； Avai，主动脉瓣区域索引到身体表面积； LVEF，左心室射血分数； ∆P，左心室和主动脉之间的压力梯度；和V Max，最大速度。
使用机器学习对主动脉狭窄的自动检测
结果：包括577名患者的注释图像。对来自338名患者的数据（平均n = 10,253个标记图像）的数据进行了培训，对119名患者进行了验证（平均n = 3,505个标记的图像），并对120名患者的测试组（平均n = 3,511个标记的图像）进行了评估。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。 网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。 在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。
在室温碱蒸气中准备狭窄的速度分布
量子记忆是通过同步概率操作来实现大规模量子网络的关键技术。这样的网络对量子记忆施加了严格的要求，例如存储时间，检索效率，带宽和可扩展性。在温暖的原子蒸气平台上使用的梯形阶梯协议是有希望的候选人，将有效的高带宽操作与低噪声的按需检索相结合。然而，它们的存储时间受到运动诱导的脱粒的严重限制，这是由包含蒸气的原子的广泛速度分布引起的。在本文中，我们演示了速度选择性光泵，以提出这种腐蚀机制。这将增加蒸气记忆的可实现的内存存储时间。该技术也可以用于制备任意形状的吸收蛋白，例如准备原子频率梳吸收特征。
cheapnvs：实时在设备上狭窄的基线新型视图综合
摘要 - 各种视图的新视图合成（NVS）是由于其规模不足而臭名昭著的概率，并且通常需要大型，计算昂贵的方法来产生切实的结果。在本文中，我们提出了CheapNVS：基于新颖，有效的多个编码器/解码器设计的狭窄基线单视NVS的完全端到端方法，该方法以多阶段的方式训练。cheapnvs首先近似于在目标视图的摄像头姿势嵌入在摄像头姿势嵌入的轻巧可学习模块的费力3D图像翘曲，然后在遮挡的区域进行介绍，并并行，以实现显着的性能增长。一旦接受了开放式图像数据集的一部分训练，便宜的NVS却超过了最先进的图像，尽管更快的速度更快，并且记忆力少6％。此外，CheapNVS在移动设备上实时舒适地运行，在Samsung Tab 9+上达到30 fps。索引术语 - Novel视图合成； 3D摄影
病理生理学，用于评估和新型主动脉狭窄的新兴技术
摘要我们对主动脉狭窄（AS）的看法正在发生变化。从传统的被动退行性疾病的思想中发展出来，对疾病的机械基础有了更大的了解，将范式转移到了主动疾病过程中。“磨损”模型的这种进步是AS的经济和健康负担不断增长的结果，尤其是在工业化国家内，促使进一步的研究。钙化AS（CAS）的病理生理学是复杂的，但可以与动脉粥样硬化相似。进行性重塑涉及脂质 - 蛋白质复合物，脂蛋白（a）对诊断和潜在的未来治疗方案特别感兴趣。对无症状患者管理的临床需求未满足；没有证明药物疗法会缓慢进展和干预时机变化。新颖的方法正在发展以通过：（1）用循环生物标志物进行筛选； （2）开发药物以减缓疾病进展的发展，以及（3）以医学成像为指导的早期瓣膜干预。现有的生物标志物（肌钙蛋白和脑脂肪酸肽）是心室功能障碍的非特异性但具有成本效益的预测指标。此外，它们与心血管MRI的集成可以提供准确的风险分层，并有助于主动脉瓣更换决策。目前，侵入性干预是唯一的AS治疗方法。相比，脂蛋白的发育（a）降低疗法可以提供替代方案； CAS的进展减慢，防止左心室功能障碍并减少对手术干预的依赖。AS管理的景观正在迅速发展。本综述概述了对AS的病理生理，其管理和未来对病情评估和治疗的未来观点的了解。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
用气球（气球主动脉瓣膜成形术）伸展心脏狭窄的主动脉瓣
心脏导管插入术：一种检查您的心脏工作状况的过程。也是要找出您是否患有心肌，瓣膜或心脏（冠状动脉）动脉疾病。在此测试中，医生的长管（导管）放入了手臂或腿部的血管中。，它借助一台特殊的X射线机将引导到您的心脏。医生使用对比染料，通过导管将其注入您的血管中，以制作X射线视频，X射线视频，冠状动脉和心脏腔室。
在狭窄的线宽和宽度调谐范围内外腔内波长渗透激光
外部腔内波长激光，其特征在于其特殊的时间连贯性和广泛的调谐范围，它是尖端的纤维感应，例如纤维传感，刺激和光谱镜的至关重要的光源。光学通信技术的新兴增长升级了对线宽和广泛调整范围狭窄的激光器的需求，从而促进了外部波长 - 腔内扫描二极管激光及其多样化应用的迅速发展。本文全面地介绍了这些激光器的配置和操作原理，并对其发展状态进行了深入的审查，专门针对那些具有狭窄线宽和较宽调整范围的人。目的是为参与波长激光的开发和应用的研究人员提供宝贵的参考。
选修冠心病患者的阻塞性睡眠呼吸暂停对冠状动脉疾病患者的内在再狭窄的影响
背景：广泛的研究已建立阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），这是导致多种心血管和脑血管疾病的一个因素。然而，在选择性药物洗脱支架后，OSA是否会影响内部再狭窄（ISR）尚不清楚。因此，这项研究的目的是检查OSA对ISR对冠心病（CHD）患者的影响，这些患者接受了成功选择性药物洗脱支架（DES）植入。方法：这项研究回顾性地分析了冠心病患者，他们成功接受了冠状动脉支架植入和过夜的睡眠呼吸监测，并由于经皮冠状干预（PCI）的12到26个月的冠心病症状在冠状动脉血管造影中被录取。OSA。ISR被定义为植入DES的血管直径的50％再狭窄。探索CHD患者中OSA和ISR之间的关联，开发并利用了多元逻辑回归模型。结果：这项研究招募了206名被诊断为CHD的人，平均年龄为62.01±10.27岁，男性占患者人群的76.2％。在植入后15个月的中位随访期间，中度至重度OSA患者的ISR发生率显着增加，从10.9％增加到31.3％（p <0.001）。根据完全调整的模型，发现ISR的出现与OSA的存在独立相关（OR：3.247，95％CI：1.373–7.677，p = 0.007）。结论：在接受选择性药物洗脱支架的个人中，OSA是ISR的独立危险因素。