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关于结构性心脏病干预的超声心动图指导的特殊能力的建议：来自美国超声心动图学会
结构性心脏病的经导管疗法继续以快速的速度增长，超声心动图是用于支持此类程序的主要成像方式。经食管超声心动图指导结构性心脏病程序必须由高技能的超声心动图学家进行，他们可以实时提供快速，准确和高质量的图像获取和解释。需要培训标准以确保介入的超声心动图学家具有执行这项复杂任务的必要专业知识。本文档提供了有关心脏病学和麻醉学培训培训的所有关键方面的指导，并计划专门研究介入超声心动图。除了每种特定的反导管程序的能力外，还审查了所有经导管疗法共有的核心组合。核心原则是，介入的超声心动图训练或实现的程序量的长度不如在知识，技能和沟通的里程碑领域内的程序特定能力的演示。（J Am Soc Echocardiogr 2023; 36：350-65。）
对深度学习算法的务实评估可以自动化心脏手术手术室中手持式，护理点的超声心动图
目的：测试通过基于深度学习的自动化算法（自动EF）与辛普森方法估计的EF估计的射血分数（EF）的相关性。设计：一项前瞻性观察研究。设置：宾夕法尼亚大学医院的单中心研究。参与者：研究参与者年满18岁，计划接受瓣膜，主动脉，冠状动脉搭桥移植物，心脏或肺部植物手术。干预措施：这项非干预研究涉及使用飞利浦手动超声设备Lumify获取顶端4腔经胸膜超声心动图剪辑。的测量和主要结果：在对54个剪辑的主要分析中，与辛普森的EF估计方法相比，自动EF的偏差（10.17％）和经验丰富的读取器估计的EF（9.82％）相似，但是自动EF（r = 0.56）的相关性比经验丰富的EDERED EDER-EDEREFER-EXEF（r = 0.80）低于自动EF（r = 0.56）。在次级分析中，当将辛普森方法估计的EF与自动EF估计的EF之间的相关性增加了，当将27种采集应用于分类为足够的27种采集（r = 0.86），但是当应用于27次审判时，将减少为不足（r = 0.46）。结论：适用于对足够图像质量的采集，自动ef产生了与辛普森方法相当的数值估计值。但是，当应用于对图像质量不足的采集时，会在自动EF估计的EF和辛普森方法之间产生差异。经验丰富的读者的视觉EF估计与辛普森在变量和不足的成像条件下的方法高度相关，强调了其持久的临床实用性。2024 Elsevier Inc.保留所有权利。
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
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
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。
使用高阶动态模式分解和小型数据集的视觉变压器
基于机器学习的框架，以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解（HODMD）算法，以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器（VIT），在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集，VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像，以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率，即使表现优于预认证的综合神经网络（CNN），这是迄今为止文献中选择的方法。
压力-回声-2020.pdf
本文件得到以下 ASE 国际联盟伙伴的认可：阿根廷心脏病学会联合会、阿根廷心脏病学会、东盟超声心动图学会、美洲心脏病学会超声心动图与心血管成像协会、澳大利亚超声医师协会、加拿大超声心动图学会、中国超声心动图学会、古巴心脏病学会超声心动图分会、巴西心脏病学会心血管成像部、印度超声心动图学会、印度心血管胸外科麻醉医师协会、印度尼西亚超声心动图学会、伊朗超声心动图学会、以色列超声心动图工作组、意大利心胸血管麻醉与重症监护协会、日本超声心动图学会、韩国超声心动图学会、墨西哥超声心动图与心血管成像学会、国家心脏病学会墨西哥国家超声心动图学会、菲律宾超声心动图学会、沙特阿拉伯超声心动图学会、委内瑞拉心脏病学会、越南超声心动图学会。
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中期的杂交方法 - 室里 -
接受手术的234例患者的随访，100例患者随访，剩下134名（57％）患者。这主要是由于缺乏管理和监测先天性心脏缺陷患者的统一基础。在术后期间，建议患者在1年内在1年内进行超声心动图（1、3、6和12个月），然后根据治疗方案，在居住地进行进一步观察。为了分析中期结果，根据患者的病史和超声心动图数据进行了回顾性分析（术后1年内进行）（表1）。接下来，为了进行前瞻性分析，所有患者均由医生调用，并且在其居住地进行的所有超声心动图数据均通过邮件发送给我们。后来，进行了一项在线调查（表2），随后建议在居住地进行超声心动图。完成后，所有患者均在线咨询和建议。