XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEcho
超声心动图值和心脏异常的临床健康的成年borzoi狗
结果，大多数硼砂在结构上是正常的（119/146，81.5％），并且针对每个性别的繁殖特异性超声心动图值产生，因为女性的重量明显小于男性（30.4±3.8 kg 3.8 kg，38.3 kg vs 38.3±4.1 kg 4.1 kg，expec -tiversively timely;在64/119（53.8％）正常犬中鉴定出生理心脏杂音。36（30.2％）结构正常的狗具有痕量或轻度的二尖瓣反流，而43（36.1％）具有痕量或轻度的三尖端反流。在21只狗（14.4％）中鉴定出结构性心脏病，其中包括9只狗（6.2％），患有扩张的心肌病（DCM），9只狗（6.2％），患有B1骨 - TOUS-二尖瓣疾病（MMVD）和3（2.1％）的狗和3（2.1％）狗患有先天性异常。七只狗（4.8％）有模棱两可的异常。在随访期间，新狗被诊断出具有隐匿性DCM（n = 3），模棱两可的DCM（1）和B1 MMVD（2）。两只狗最初被诊断为DCM（1个神秘和1个模棱两可），在饮食变化后归一化。
通过心血管成像评估假体阀功能的指南：美国超声心动图学会的报告与心血管磁共振和心血管计算机断层扫描学会合作开发了
在患有明显心脏瓣膜疾病的患者中，对瓣膜修复或瓣膜更换的干预可能是不可避免的。尽管经常进行瓣膜修复，尤其是对于二尖瓣和三尖端的反理，但阀门更换仍然很常见，尤其是在成年人中。通常需要诊断方法来评估假体的功能。超声心动图是假体瓣膜功能无创评估的第一线方法。经胸腔方法与二维和三维经食管超声心动图相辅相成，以便在需要时进一步验证瓣膜形态和功能。最近，计算机断层扫描和心脏磁共振的进步增强了它们在评估瓣膜心脏病中的作用。本文档对所使用的超声心动图技术进行了审查，并提供了评估假体的建议和一般指南
多模式成像用于儿童癌症治疗的心脏监测：美国超声心动图学会的建议
1.1.3.1 Tissue Doppler velocities 1241 1.1.3.2 Myocardial deformation imaging by speckle-tracking echocar- diography 1242 1.1.3.3 Speckle-tracking echocardiography for monitoring acute cardi- otoxicity 1243 1.1.3.4 Speckle-tracking echocardiography for monitoring late cardio- toxicity in children 1243 1.1.4评估左心室舒张功能1244 1.2评估右心功能1245 1.3应力超声心动图的作用1245 1.4质量评估和质量改进1245第2部分。在评估癌症儿童中使用心脏磁共振成像1245 2.1评估心室质量，体积，全球收缩压功能1246 2.2用基于CMR的心肌变形图测量全球和区域心肌功能1246 2.3左心室分离功能1246 2.4 CMR 2.4第3部分。使用心脏计算机断层扫描评估癌症儿童1247第4部分。知识差距和未来研究的机会1248
信息和施用 - 在e-e-cigarettes for-Schools- ...
建立在社区中已经在社区中正在进行的工作，以增强GP直接访问放射学，超声心动图和NTPROBNP测试，肺活量测定服务将由您的CHO与您一起与您所在地区的当地公立医院合作提供。GP直接访问肺活量测定法的推出继续努力解决GP在获得慢性疾病诊断方面面临的挑战； COVID-19的挑战进一步加剧了。这项倡议承认，全科医生在从急性环境中提供护理向社区中扮演的关键作用。它还支持根据2017年SláinteCare报告，2019年GP协议和2020/2021冬季计划扩大初级保健服务的长期目标。此范围直接访问诊断功能将支持GP，以在可能的情况下以及指示参考Amburatory Care Hub中的专家团队时优化社区的患者管理。本文档的目的是解决GP关于如何适当为患者访问肺活量测量服务的常见问题。
使用扩散模型生成合成超声心动图
摘要 — 超声心动图是使用超声成像捕获的人体心脏的视频序列。它显示心脏结构和运动，有助于诊断心血管疾病。需要大量训练数据的深度学习方法已成功利用超声心动图检测心脏瓣膜病等心血管疾病。可用于机器学习训练的大型超声心动图数据集很少。解决这个问题的一种方法是使用现代机器学习生成方法来生成可用于机器学习训练的合成超声心动图。在本文中，我们提出了一种用于生成超声心动图的视频扩散方法。我们的方法使用 3D 自注意机制和超分辨率模型。我们证明，与现有的超声心动图生成方法相比，我们提出的方法可以生成分辨率更高、伪影更少的超声心动图。索引词 — 超声心动图、扩散模型、生成式 AI
开发和评估自然语言处理系统，用于策划胸膜超声心动图（TTE）数据库
摘要：背景：尽管电子健康记录（EHR）提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解，但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息，由于其叙事结构，提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理（NLP）已成功地用于各种医学领域，但它并未在超声心动图分析中使用。目的：开发一种基于NLP的方法，通过准确转换（例如LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX）和离散（例如，反应性严重性）在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究，从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法：135,062跨性超声心动图（TTE）报告源自146967基线超声心动图报告，分为三个同类：培训和验证（n = 1075），测试数据集（n = 98）和应用程序集（n = 133,889）。NLP系统是开发的，并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集，以与NLP提取进行比较。一致性，歧视，准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果：包括LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分（ICC = 1.00，p <0.05）表现出完美的评估者可靠性，并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径，横向MAPSE，峰值E速度，横向E速度，PV VMAX，Valsalva的Sinuses，valsalva的sinuse，valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平（ICC = 0.75–0.9，p <0.05）的评价者间可靠性。此外，在混淆矩阵分析中，离散结果度量的准确率为91.38％，表明有效性能。结论：基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告，从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性，并支持研究和临床决策。
直接GP访问-Echo FAQS
GP直接访问超声心动图的推出继续努力解决GP在获得慢性疾病诊断方面面临的挑战； COVID-19的挑战进一步加剧了。这项倡议承认，全科医生在从急性环境中提供护理向社区中扮演的关键作用。它还支持根据2017年SláinteCare报告，2019年GP协议和2020/2021冬季计划扩大初级保健服务的长期目标。此范围直接访问诊断功能将支持GP，以在可能的情况下以及指示参考Amburatory Care Hub中的专家团队时优化社区的患者管理。本文档的目的是解决GP关于如何适当访问患者超声心动图服务的常见问题。
echo2pheno：有意识小鼠中超声心动图表型的深度学习应用
图5说明了独立的组织病理学评估的结论。通过Echo2Pheno（ACNAT2，CMAS，DNAJB14，ECHS1，ECHS1，ERGIC2，GSTM1）验证了六项无关紧要的研究。在那些情况下，组织学检查在所有研究中揭示了结构正常的心脏（图5b），确认我们的发现。四个手动得出的大量研究通过Echo2Pheno（CISD1，DMD，FabP2，ZFP280D）进行了验证。四分之一的CISD1突变体显示出中度的LV扩张，而DMD突变体没有LV改变，而是局灶性心肌炎症，支持本研究中的EF和FS改变。FABP2心脏正常，而四个检查的ZFP280D雄性突变体中有两个lvs扩张，炎症性浸润，纤维化和坏死灶中的一个
半自动测量胎儿心脏病（CHD）的胎儿心脏轴的胎儿智能导航超声心动图（Fine）
摘要：先天性心脏病（CHD）是最常见的特定器官出生缺陷之一，也是婴儿发病率和死亡率的主要原因。尽管超声筛查指南，但CHD的检测率有限。已引入胎儿智能导航超声心动图（Fine），以从心脏时空图像相关（STIC）体积数据集中提取参考平面和心脏轴。这项研究分析了受CHD/胸腔肿块影响的胎儿（n = 545）的心脏轴（n = 545），而健康的胎儿（n = 1543）（n = 1543）。在标记了七个解剖结构后，精细的软件在半自动上产生了九个超声心动图标准平面并计算了心脏轴。我们的研究表明，根据CHD的类型，心脏轴各不相同。在我们的病理病例的大约86％（542卷中的471卷）中，可以检测到异常心脏轴（正常中位= 40–45°）。在HLHS，肺动脉闭壁，TOF（p -value <0.0001），raa，situs ambiguus（p -Value = 0.0001-0.001）和缺失的肺谷综合体，dorvalsecies（p）中，在HLHS，肺动脉闭合，TOF（P -Value <0.0001）中检测到正常心脏与CHD之间的显着差异。 这种分析证实了在冠心病的胎儿中，心脏轴可以显着偏离正常范围。 罚款似乎是识别心脏缺陷的宝贵工具。在HLHS，肺动脉闭合，TOF（P -Value <0.0001）中检测到正常心脏与CHD之间的显着差异。这种分析证实了在冠心病的胎儿中，心脏轴可以显着偏离正常范围。罚款似乎是识别心脏缺陷的宝贵工具。