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介入心脏病学的人工智能驱动技术的进步
摘要本文旨在彻底讨论人工智能（AI）对术中心脏病学（IC）的临床实践的影响，并特别认可其最新进步。因此，近年来在计算工具的进步（包括AI的开发）中非常丰富。AI开发的应用目前处于早期阶段，但事实证明，新技术是一个有前途的概念，尤其是考虑IC在整个治疗过程中对患者的安全，风险分层和结果显示出很大的影响。主要目标是实现多种心脏成像方式的整合，建立基于增强和/或虚拟现实的在线决策支持系统和平台，最后创建自动医疗系统，从而为患者提供电子健康数据。以简化的方式，可以区分IC中AI利用的两个主要领域，即虚拟和物理。因此，许多研究提供了有关自动解释和分析各种心脏形态的分析的数据，包括心电图，超声心动图，血管造影，血管造影，心脏磁共振成像以及计算机断层扫描以及在机器人辅助经皮coro-nary narary介入过程中收集的数据。因此，本文旨在彻底讨论AI对IC中临床实践的影响，并特别认识其最新进展。（Cardiol J 2024; 31，2：321–341）关键字：人工智能（AI），介入心脏病学（IC），心脏形态，增强和/或虚拟现实，自动医疗系统
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watch 或同等产品）：一种基于网络的剂量管理解决方案，可直接从医疗设备、多模态和供应商中捕获、跟踪和报告辐射剂量。它应该在整个医疗系统中进行累积剂量跟踪，以评估对接受各种成像程序的患者所施加的辐射剂量。应该通过检测过度辐射的原因并以较低的曝光量产生清晰、聚焦的诊断图像来提供正确的剂量。b) 分割：自动分割功能 c) 结肠镜检查和支气管镜检查飞行：结肠造影无创
血运重建对糖尿病和周围动脉疾病患者溃疡脚的有效性：系统评价
缩写：CLTI，慢性肢体威胁性缺血； Cochrane Rob 2，用于随机试验的Cochrane风险偏置工具； CTA，计算机断层扫描血管造影； DFU，与糖尿病相关的足部溃疡； DR，直接血运重建；等级，建议的评分，评估，发展和评估； IR，间接的血运重建； IRC，间接的血运重建以及抵押品； IWGDF，糖尿病脚的国际工作组；男性，主要的不良肢体事件； nos，纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表；垫，周围动脉疾病； PICO，人口，干预，比较，结果。
肽聚糖识别蛋白1赋予胰腺癌干细胞上的免疫回避特性
目的：评估使用冠状CT血管造影（CCTA）中具有光子计数检测器（PCD）CT的冠状非钙（VNCA）图像在冠状冠状动脉（VNCA）图像中的可行性和准确性。材料和方法：这项回顾性的机构审查委员会批准的研究包括连续的患有CCTA的钙化冠状动脉斑块，患有PCD-CT和侵袭性冠状动脉造影。虚拟单词图像（VMI）和VNCA图像被重建。两位读者在VMI和VNCA图像上量化了直径狭窄。3D-QCA作为参考标准。测量值。结果：三十例患者[平均年龄，64岁±8（标准偏差）；包括26名男性]包括来自钙化斑块中的81个冠状动脉st虫。由于VNCA图像上错误的斑块减法，必须排除81个stenose（12％）的十个（12％）。在3D-QCA上确定的中位直径狭窄为22％（四分位间范围为11％ - 35％；总范围为4％ - 88％）。与3D-QCA相比，VMI高估了直径的狭窄（平均差异-10％，p <.001，ICC：.87和 - 7％和 - 7％，p <.001，ICC：.84分别为读取器1和2），而VNCA图像显示了类似的VNCA图像，而VNCA的平均狭窄stetnose（平均stensenose and per and per and p = .68，p = .68，p = .68，p = .68，per = .68， .07，ICC：.93分别为读取器1和2）。结论：主要至中度狭窄的第一个经验表明，在可行的PCD-CT中，CCTA中的虚拟钙去除，有可能改善钙质狭窄的量化。
使用增强的DCNN-GAN
摘要 - X射线血管造影中冠状动脉片段和狭窄的冠状动脉片段和狭窄的检测和诊断至关重要，但是，原始图像中图像质量的变化，噪声和伪影造成了当前算法的明确困难。这些问题通过传统方法对有意义的分析构成了挑战，这损害了检测算法的效率。为了克服这些缺点，当前的研究提出了一种新的集成深度学习技术，该技术将深度卷积神经网络（DCNN）与双重条件检测中的生成对抗网络（GAN）相结合。从X射线血管造影图像中提取的详细特征学习是通过DCNN进行的，其中考虑了血管结构和自动病理区域的检测。gan的使用是用合成图像，扭曲和视觉噪声进一步丰富数据集，这将使模型更容易受到各种图像条件的影响。两种方法都将有助于更好地分类正常和病理区域，并且对所获得图像的质量的敏感性降低。因此，提出的方法显示了诊断准确性的提高，作为心血管系统临床决策的坚实基础。已通过以下评估指标证明了建议方法的功效：97.9％的F1得分，98.7％的精度，98.2％的精度和98％的召回率。它通过在困难的成像环境中提供更好的结果来揭示了使用算法进行心血管评估的决定性进步。与传统方法相比，结果证明了牙菌斑和狭窄识别的更高灵敏度和准确性，这证实了使用建议的DCNN-GAN方法来考虑医学成像中实际波动的效率。
定量非常高的冠状动脉狭窄 -
目的：用于超高分辨率冠状动脉C，CCTA（CCTA）的光谱光子计算机断层扫描（SPCCT）具有准确评估非常高风险患者的冠状动脉动脉。这项研究的目的是将Spcctagainst常规CT的诊断性能进行比较，以量化非常高风险患者的冠状动脉狭窄，并与侵入性冠状动脉造影（ICA）作为参考方法。材料和方法：在该前瞻性机构审查委员会中 - 批准的研究，急性冠状动脉合成后，非常高风险的患者涉及ICA。cctawas在3天之前为iCawithin之前的每个SPCCT和常规CT进行了cctawas。使用CCTA的近端和远端直径方法和ICA定量冠状动脉造影方法评估了最小直径和远端直径方法。评估了类内相关系数和平均误差。的灵敏度和特异性，该直径狭窄阈值> 50％。使用ICA作为黄金标准的CAD-RADS 2.0评估的常规CT和SPCCTWERE的重新分类率。结果：26例患者（4名女性[15％]； 64±8岁），鉴定了26个冠状动脉炎症，19例（73％）以上（73％）以上，高于50％，9（35％）相等或高于70％。中位狭窄值为64％（四分位间范围为48％ - 73％）。spcct的平均误差（6％[5％，8％]）比常规CT（12％[9％，16％]）。SPCCT比常规CT（分别为75％和50％）表现出更高的灵敏度（100％）和特异性（90％）。10（38％）stenose被SPCCT重新分类，并通过常规CT重新分类（4％）。
机器学习和急性中风成像
摘要 背景 近年来，机器学习 (ML) 在提供神经影像学研究的自动化分析方面取得了显著成功，其作用在未来可能会增加。因此，对于临床医生来说，了解这些方法、获得解释 ML 结果的能力以及学习如何评估算法性能至关重要。 目的 概述 ML，介绍其在急性中风成像中的作用，讨论评估算法的方法，然后对现有方法进行评估。 方法 在本综述中，我们概述了医学影像分析中常用的 ML 技术和评估性能的方法。然后，我们查阅相关出版物的文献。于 2021 年 11 月在 Ovid Medline 和 PubMed 中进行了搜索。纳入标准包括英文研究，报告在急性缺血性中风或机械血栓切除术的环境和应用中使用人工智能 (AI)、机器学习或类似技术。本讨论包括包含具有有意义结果和合理 ML 方法的图像级数据的文章。结果 使用 ML 方法发表了许多关于急性卒中成像的出版物，包括大血管闭塞检测、颅内出血检测和量化以及梗塞中心检测。成像输入包括非造影头部 CT、CT 血管造影和 MRI，具有多种性能。我们讨论并回顾了一些最相关的出版物。结论 ML 在急性缺血性卒中成像中已经取得了巨大进展。额外的应用和与临床护理的进一步整合是不可避免的。因此，对于神经介入临床医生来说，掌握这些方法至关重要。
阿拉巴马州护理委员会批准标准化程序
心导管实验室，管理并在适当的时候协助心脏病专家进行：血管喷射、血管成形术、鞘管拉动、加压敷料、颈动脉支架植入术、除颤器检查、定向冠状动脉粥样硬化切除术、出院、过滤丝、冠状动脉内支架、血管内超声、起搏器植入和管理、Medrad 注射器连接、冲洗液混合（仅限 RN）、多用途造影系统、起搏器询问、心包穿刺术、导管后止血、旋磨器粥样硬化切除术、智能导线、P.A. 导管、临时起搏器、心脏复律
定量的第一通通灌注CMR
图3。CMR对可疑冠状动脉疾病患者的有用性。根据国际准则，患有慢性冠状动脉综合征（CC）的患者患有缺血性疾病的患者不需要进一步研究。但是，出现CCS和中间（INT）患有CAD的患者可能会接受功能测试。最后，患有CAD或出现ACS患者的患者应直接进行侵入性冠状动脉造影。cmr，特别是带有定量灌注的CMR，可以覆盖所有这些患者。ACS：急性冠状动脉综合征，CAD：冠状动脉疾病，CMD：冠状动脉微血管疾病，Minoca：非刺激性冠状动脉动脉的心肌梗塞，WMA：壁运动异常。
神经外科住院医师计划
北队首席居民（2个月的R6高级，2个月担任R6首席，R7酋长4个月）是北部首席居民是行政首席居民，并设定了呼叫时间表，手术室任务，并对其他居民的教学和监督负有相当大的责任。此外，北酋长还执行了许多病例，包括创伤，脑出血和多种脊柱病例。血管首席居民在开放和血管内神经外科外科病例的手术（开放血管）和非手术管理中起着重要作用。居民执行诊断血管造影，并参与围绕和栓塞血管内神经外科手术。