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aws almufleh MBB，MPH，FRCPC，FACC助手...
Almufleh博士是心脏病专家，也是皇后大学心脏功能诊所的医师负责人。完成公共卫生硕士（MPH）后，他继续在麦吉尔大学（McGill University）和渥太华大学心脏研究所（University of Ottawa Heart Institute）担任内科住院医师。他的心力衰竭训练是在杨百翰和妇女医院参加的，他参加了教学居民和研究员。然后，他继续通过哈佛医学院的全球临床学者研究培训（GCSRT）计划进行研究培训，重点是高级定量研究方法和研究设计。他的临床和研究兴趣在于优化心力衰竭患者的门诊治疗，射血分数降低，尤其是鉴于心力衰竭药物疗法的快速扩张以及治疗惯性的挑战日益增长的挑战。除了研究追求外，Almufleh博士还领导着心力衰竭和超声心动图的几个医学教育项目。Almufleh博士是女王大学心脏病学和护理超声波超声（Pocus）研究员的教育主管。至于多中心合作，Almufleh博士与Parvathy Nair博士（Project PI）一起担任Co-Pi，以及加拿大所有心脏病学培训计划的代表，以开发和实施超声心动图解释技能的客观评估工具（Almufleh等人（Almufleh等人），等人CJC 2023）。然后，该小组开发了CCS/CSE超声心动图培训标准（Nair P，Chen-Tournoux A，Almufleh AS等人等CJC 2023）。Almufleh博士坚信心力衰竭应受到皇家学院，培训计划和学员的关注，甚至更多。
胎儿心脏病学中的机器学习：预期结果 - Lirias
摘要 在胎儿心脏病学中，成像（尤其是超声心动图）已被证明有助于诊断和监测可能与多种胎儿疾病相关的心血管系统受损的胎儿。目前使用不同的超声方法来评估胎儿心脏的结构和功能，包括传统的二维成像、M 型和组织多普勒成像等。然而，评估胎儿心脏仍然具有挑战性，主要是因为胎儿的不自主运动、心脏体积小以及一些超声检查员缺乏胎儿超声心动图方面的专业知识。因此，使用新技术来改善原始获取的图像、帮助提取测量值或帮助诊断心脏异常对于最佳评估胎儿心脏非常重要。机器学习 (ML) 是一门计算机科学学科，专注于教计算机执行具有特定目标的任务，而无需明确编写如何执行此任务的规则。在这种情况下，
通过无监督的临床和应变数据聚类来表征心脏重新同步治疗的响应者曲线
Alban Gallard，Auriane Bidaut，Arnaud Hubert，Elif Sade，Sylvestre Marechaux等人。通过无需临床和应变的临床和应变群集，响应者轮廓的特征 - 响应者概述，用于心脏重新同步治疗。美国超声心动图学会杂志，2021，34（5），pp.483-493。10.1016/j.echo.2021.01.019。hal-03156865
2023 RBWH研究报告|地铁北部健康
心脏病学部门拥有一项广泛的研究人员驱动的研究计划，该计划源于临床医生通过跨学科合作改善护理模型，包括卫生服务研究和评估新技术。高级超声心动图（Pioneer）研究小组的实际实施正在评估新颖的超声心动图技术如何在标准超声心动图上增值。副教授桑迪尔·普拉萨德（Sandhir Prasad）被授予大都会北临床医生研究奖学金（2022-2025），以进行心肌梗塞后的超声心动图指导预后：重新定义风险分层以改善患者结果（ECHO指南研究）。这种扩展的工作将利用RBWH超声心动图数据库，并利用数据链接来促进风险分层并重新定义正常阈值。Ada Lo最近提交了博士学位（在肥大性心肌病的诊断和评估中使用新型的超声心动图方式和评估），她的研究提供了对肥大性心肌病中动力学阻塞机制的新见解，并证明了近距离繁殖的多个倍增和分辨率的繁殖量，并证明了多个倍增的繁殖型的价值。心肌病家庭成员。丹尼尔·兰奇尼（Daniel Lancini）博士已提交了博士学位的研究，该研究正在识别新的心房颤动的预测因子，在重症疾病，紧急胸痛表现和急性心肌梗塞的患者中。。现在正在扩展到包括对机器人辅助超声心动图的可行性的评估。心血管远程医疗计划继续向农村和地区地点提供高质量的心脏研究，并继续将其覆盖范围扩大到昆士兰州的其他中心。该计划减少了等待时间，访问增加（尤其是对于土著患者），减少了不平等的不平等和改善区域中心的服务质量。
临床快照
由于间歇性术后心动过速（心率约为190–200/min）。其出生时的体重为2795克。产后Apgar得分（7/8/9），全血细胞计数和临床化学值正常。出生后15分钟，新生婴儿患有心肺不稳定，并插管并给予静脉内儿茶酚胺以用于心血管支撑。超声心动图显示左心室的肥厚性心肌病以及肝静脉和下腔静脉的扩张。一个ECG引起了心房颤动的怀疑。这是由腺苷的给药（如有必要的必要时立即可用）的掩盖，然后通过心脏version（2 Joules）成功地重新建立了持续的窦性节奏。超声心动图异常发现，这是由于异常节奏引起的，此后解决。没有进一步的药物，心房颤动没有复发。胎儿心律不齐仅在约2％的妊娠中出现，并且心房颤动最多占这些心律不齐的最多3％。因此，它是新生儿，特别是新生儿中的罕见实体。
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。
心肌细胞中的瞬时细胞周期诱导治疗亚急性缺血性心力衰竭
*通讯：tamer m a Mohamed，博士，路易斯维尔大学分子心脏病学研究所，119f室，南普雷斯顿街580号，肯塔基州路易斯维尔，肯塔基州40202，美国，电话：5028528428＃这些作者同样为作者贡献R.R.E.A.做出了贡献。和A.M.S. ：分子和细胞数据，手稿写作以及手稿的最终批准的实验设计，收集和分析； Q.O. ：心脏切割，染色和成像； X-L.T。 ：猪和大鼠手术，病毒注射，超声心动图；多发性硬化症。 和K.M.K. ：超声心动图和MRI分析； Y.G.，Y.H.和Y.N. ：小鼠手术和病毒注射。 L.M.，P.K.L.和B.G.H. ：代谢分析； K.C.和R.T。：生物信息学分析； B.M.A. 和J.S. ：电生理分析； H.R.J.，A.S.，Z.I.和S.H. ：组织学和分析，包括染色，成像和定量。 D.J.C. 在血浆中设计并进行了毒性测定。 A.S.E. ：MRI成像定量； K.N.I和D.S. ：构思，设计并提供了早期实验的资金； R.B. ：大鼠和猪实验的设计和监督； T.M.A.M. ：整体工作的概念和设计，并提供了资金。 所有作者都为手稿撰写和最终批准做出了贡献。和A.M.S.：分子和细胞数据，手稿写作以及手稿的最终批准的实验设计，收集和分析； Q.O.：心脏切割，染色和成像； X-L.T。：猪和大鼠手术，病毒注射，超声心动图；多发性硬化症。和K.M.K.：超声心动图和MRI分析； Y.G.，Y.H.和Y.N.：小鼠手术和病毒注射。L.M.，P.K.L.和B.G.H. ：代谢分析； K.C.和R.T。：生物信息学分析； B.M.A. 和J.S. ：电生理分析； H.R.J.，A.S.，Z.I.和S.H. ：组织学和分析，包括染色，成像和定量。 D.J.C. 在血浆中设计并进行了毒性测定。 A.S.E. ：MRI成像定量； K.N.I和D.S. ：构思，设计并提供了早期实验的资金； R.B. ：大鼠和猪实验的设计和监督； T.M.A.M. ：整体工作的概念和设计，并提供了资金。 所有作者都为手稿撰写和最终批准做出了贡献。L.M.，P.K.L.和B.G.H.：代谢分析； K.C.和R.T。：生物信息学分析； B.M.A.和J.S.：电生理分析； H.R.J.，A.S.，Z.I.和S.H.：组织学和分析，包括染色，成像和定量。D.J.C. 在血浆中设计并进行了毒性测定。 A.S.E. ：MRI成像定量； K.N.I和D.S. ：构思，设计并提供了早期实验的资金； R.B. ：大鼠和猪实验的设计和监督； T.M.A.M. ：整体工作的概念和设计，并提供了资金。 所有作者都为手稿撰写和最终批准做出了贡献。D.J.C.在血浆中设计并进行了毒性测定。A.S.E. ：MRI成像定量； K.N.I和D.S. ：构思，设计并提供了早期实验的资金； R.B. ：大鼠和猪实验的设计和监督； T.M.A.M. ：整体工作的概念和设计，并提供了资金。 所有作者都为手稿撰写和最终批准做出了贡献。A.S.E.：MRI成像定量； K.N.I和D.S.：构思，设计并提供了早期实验的资金； R.B.：大鼠和猪实验的设计和监督； T.M.A.M.：整体工作的概念和设计，并提供了资金。所有作者都为手稿撰写和最终批准做出了贡献。
预测术后右心室衰竭
† 作者对这项工作的贡献相同摘要在这项研究中，我们描述了一种新颖的“放射组学”方法，用于超声心动图人工智能系统，该系统能够从每个超声心动图视频中提取数十万个运动参数。我们将该人工智能系统应用于预测接受植入式循环生命支持系统的心力衰竭患者术后右心室衰竭（RV 衰竭）的临床问题。术后右心室衰竭是左心室辅助装置 (LVAD) 患者短期死亡的最大单一因素；然而，预测哪些患者在术前有发生这种并发症的风险，仍然超出了该领域专家的能力。我们使用标准 10 倍交叉验证报告测试数据集的结果。仅使用术前超声心动图，使用斯坦福 LVAD 数据集训练的人工智能系统的 AUC 为 0.860（95% CI 0.815-0.905；n = 290 名患者）。我们进一步表明，我们的系统表现优于配备当代风险评分（AUC 0.502 - 0.584）和独立测量的超声心动图指标（0.519 - 0.598）的委员会认证临床医生。
医疗政策 - 心肌应变成像
描述“应变”一词表示力下的尺寸或变形变化。在超声心动图中使用时，“应变”一词用于描述通过心脏周期缩短，增厚和延长心肌的大小。最常见的心肌应变度量是长轴中左心室的变形，称为全局纵向应变。在收缩期间，心室心肌纤维从底部到顶点的移动缩短。全局纵向应变被用作全局左心室功能的度量，并对每个左心室段进行定量的心肌变形分析。心肌应变成像旨在检测保留左心室射血分数的患者的左心室功能的亚临床变化，从而可以尽早检测到收缩功能障碍。由于应变成像可以比标准方法早于左心室功能障碍，因此在患者出现症状和不可逆的心肌功能障碍之前，这增加了预防心力衰竭的可能性。斑点跟踪超声心动图的潜在应用是冠状动脉疾病，缺血性心肌病，瓣膜心脏病，扩张心肌病，肥厚性心肌病，胁迫心肌病和化学疗法相关的心脏毒性。
请引用已发表的版本McClean，Gavin ... -E -Space
1超声心动图实验室，圣巴塞洛缪医院，巴特斯健康NHS，伦敦EC1A 7BE，英国2，2超声心动图实验室，伦敦大学伦敦大学伦敦大学NW1 2BU，英国2BU，3 BU 3 BU 3运动员健康与绩效研究中心，Aspetar Orthopedic和Aspetar Orthopedic and Sports Hospital，Doha 23833，Doha 23833英国L3 3AF 5运动与健康研究所（ISEH），伦敦大学学院，伦敦大学1T 7HA，英国6布里斯托尔医学院，布里斯托尔大学，布里斯托尔大学，布里斯托尔BS8 1ud，英国7号，国家健康研究所（NIHR）心血管生物医学研究中心国家卫生研究所（NIHR） Aspetar Orthopaedic and Sports Medicine Hospital, Doha 23833, Qatar 9 Wythenshawe Hospital, Manchester University NHS Foundation Trust (MFT), Manchester M23 9LT, UK 10 Colchester Hospital National Health Service Trust, Colchester CO4 5JL, UK 11 Health Sciences Department, Manchester Metropolitan University, Manchester M15 6BH, UK * Correspondence: d.l.oxborough@ljmu.ac.uk