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生命体征-春季-2023.pdf
市中心放射肿瘤诊所提供哪些疗法？“我们为 18 岁及以上的患者治疗所有类型的实体肿瘤，”Lewinsky 博士说。“我们使用外部束放射疗法，这种疗法可以精确地向肿瘤发射辐射，同时保留和保护肿瘤周围的正常组织。”Lewinsky 博士指出，诊所提供几种类型的外部束放射疗法。3D 适形放射疗法使用 CT、MRI 和 PET 图像从多个方向发射辐射束，以将光束限制在肿瘤的形状内。同样，强度调制介质疗法 (IMRT) 使用来自多个方向的辐射束，其中单个光束可以向肿瘤的某些部位发射更高的剂量。图像引导放射治疗 (IGRT) 是一种 IMRT，它使用成像，同时
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
研究文章 边缘人工智能：使用 Jetson Nano 进行心肌梗死生命体征识别的实时无创技术
医学史表明，心肌梗塞是人类死亡的重要原因之一。自主技术的快速发展、计算机视觉和边缘计算的兴起为医疗监测系统提供了令人着迷的可能性。这项工作的主要动机是通过环境智能下的自动紧急识别系统提高心脏骤停期间的存活率。我们提出了一种基于胸痛和跌倒姿势的生命体征检测的新方法，使用智能监控摄像头来应对心肌梗塞期间的紧急情况。使用最先进的卷积神经网络实现了来自“边缘 AI”的实时嵌入式解决方案：单次检测器 Inception V2、单次检测器 MobileNet V2 和物联网嵌入式 GPU 平台 NVIDIA 的 Jetson Nano。深度学习算法针对 3000 个室内彩色图像数据集实施：南洋理工大学红蓝绿和深度、NTU RGB + D 数据集和私有 RMS 数据集。研究主要围绕创建和训练 CNN 模型以检测生命体征并评估其性能指标的两个关键因素。我们提出了一种经济高效且功耗低的心肌梗死生命体征机载检测模型，并评估了指标，平均准确率为 76.4%，平均召回率为 80%。
生命体征技术：基于状态的人体监测
心率超出正常范围可能表示存在心动过缓（心率过低）或心动过速（心率过高）等疾病。呼吸是另一个关键生命体征。血液的氧合水平可以用光电容积描记法 (SpO 2 ) 测量。氧合不足可能与影响呼吸系统的疾病或紊乱有关。其他可以指示一个人身体状况的生命体征测量包括血压、体温和皮肤电导反应。皮肤电导反应，也称为皮肤电反应，与交感神经系统密切相关，而交感神经系统又直接参与情绪行为的调节。测量皮肤电导可以指示患者的压力、疲劳、精神状态和情绪反应。此外，测量身体成分、瘦体重和脂肪重量百分比以及水合和营养程度可以清楚地指示一个人的临床状况。最后，测量运动和姿势可以提供有关受试者活动的有用信息。
使用 Binah.ai 的实时远程生命体征监测解决方案抗击 COVID-19 的传播
Binah.ai 的解决方案采用了独特的信号处理和 AI 技术组合，并结合了专有的数学后端来分析从面部上颊皮肤区域拍摄的视频（不需要眼睛的视频）。它可以在 10 秒到 2 分钟内提取生命体征，具有医疗级精度。它应用运动补偿和照明标准化，并支持任何年龄、性别和肤色。生命体征提取基于使用独特、卓越方法的远程光电容积描记法 (rPPG) 信号。Binah.ai 的压力水平测量基于 Baevsky 和美国/欧洲指数水平测量（全球认可）。每个用例都依赖于同行评审的医学研究，并基于使用视频源实时检索连续、准确的 rPPG 测量的能力。
解读新冠疫情期间的经济生命体征
本文解释了 Leiva-Leon、Perez-Quiros 和 Rots (2020) 如何使用及时指标估算此类模型，但考虑到衰退的深度可能有所不同。考虑到这种可能性有两个好处。首先，允许平均值在衰退期间发生变化是有帮助的，因为一旦经济遭受“严重”衰退（例如全球金融危机），该模型可能无法识别即将到来的“温和”衰退。该模型缺乏敏感性，因为衰退的估计增长率可能太低，无法捕捉“温和”衰退时期。其次，由于每次衰退的增长率都不同，该模型可以实时估计每次衰退的深度，这为快速设计和实施必要的政策应对措施提供了宝贵的信息。这在我们目前正在经历的 COVID-19 深度衰退中尤为重要。
生命体征监测计划 - Gary Entsminger
由于内华达山脉水资源（在我们的网络内部和对该地区）至关重要，气候变化可能会改变水文过程，以及国家 NPS 水资源部计划在所有网络中建立水质监测，SIEN 特别重视总结和评估现有的水资源信息。水质监测完全融入 SIEN 监测计划。配套附录 A“立法”、附录 B“公园和生态系统”、附录 C“空气资源”、附录 D“水资源”和附录 E“网络监测”提供了更多信息和细节。第 2 章：概念模型 SIEN 已经开发了概念模型来指导监测计划的制定。我们使用概览模型来 (1) 强调与过程相互作用的生态系统因素，以构建物理环境及其生物群落，(2) 说明影响内华达山脉景观的输入和输出，(3) 强调内华达山脉最重要的压力源及其相互作用，以及 (4) 强调我们监测的焦点系统和过程。更具体、更详细的概念模型重点关注我们的生命体征。附录 F“概念模型”提供了额外的信息和细节。
