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加拿大心脏和中风基金会补助金 (GIA) ...
● 补助金 - 提供运营资金以支持心脏病和/或中风领域的研究。 ● 人员奖 - 向在心血管或脑血管研究博士和博士后培训期间表现出色的个人提供工资支持。 ● 新研究员奖 - 向在博士和博士后培训中表现优秀并希望建立自己独立研究事业的新研究员提供工资奖励。 ● 女性人员奖 - 支持在培训阶段（博士）早期和过渡期（博士后）成为独立研究人员期间对女性心脏和大脑健康进行投资的年轻学者。 ● 土著学者人员奖 - 通过支持土著学生攻读研究生，促进土著社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 黑人学者人员奖 - 通过支持黑人学生攻读研究生，促进黑人社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 心脑影响奖 - 推动研究突破，旨在产生新知识并加速将其转化为行动，帮助患有心脏病、中风和血管性认知障碍 (VCI) 等影响心脏和大脑的疾病的人。 ● 中风临床研究催化剂资助计划 - 提高加拿大临床中风研究的能力，旨在通过临床研究减轻中风负担、预防复发和改善患者预后，从而提高我们对中风的认识并推进中风护理。 ● 主席和教授职位 - 指定的捐赠或合作伙伴关系，提供薪水和基础设施支持，使领先的研究人员能够在加拿大大学开发特定的心脏病和中风研究重点。 ● 女性心脏和/或大脑健康卓越研究网络 - 支持在 2024/2025 竞赛年在加拿大建立两个 (2) 个新的研究网络，致力于女性心脏和/或大脑健康。 ● 先天性心脏病团队资助 - 旨在汇集多机构、跨学科的健康研究团队与多位合作者，创造和调动知识，改善先天性心脏病 (CHD) 患者、他们的家人和护理人员的健康和保健。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
哥伦比亚亚马逊中心的森林保护和可持续性（P144271）
总体状态和结果：实现PDO和实施进展的进展已升级为令人满意。项目支出率为58.63％，占第一个额外融资（AF1）（TFA5789）的95％和第二次额外融资的11％（AF2）（AF2）（AF2）（TFB5182）。该项目具有长期的承诺，通过实施综合行动来促进土地规划和广泛领土的管理。它促进了保护领土（保护区，土著地区，拉姆萨尔遗址），保护生态系统连通性，生物学和文化多样性以及生态系统服务的维护。这有助于与全球生物多样性框架，国家生物多样性计划以及Herencia Colombia（HECO）等的国家目标有关的国家目标。该项目还在亚马逊的森林砍伐和退化地区工作，支持社会参与和规划过程，以实现社区森林经济以及围绕森林和水资源提供的产品和服务的链条。该项目直接有助于将四个森林砍伐核转化为森林发展和生物多样性核（NDFYB）。这种干预是制止森林砍伐和国家恢复计划的国家战略的一部分。最后，该项目在与其他部门建立协议方面取得了进展，以促进公共政策连贯性，这有助于亚马逊的综合发展。组件3：治理，政策和激励措施。这包括与交通，农业和规划部门的协议，涉及有关市政条例计划，道路计划以及遵守最高法院刑期4320的协议，该刑期将亚马逊视为权利。该项目的机构安排继续是其以可持续性改善治理的PDO的巨大成功之一。这些安排在项目执行中深深地涉及来自国家和次国环境制度的所有相关实体，提高机构技能，并促进机构内部以及社区和民间社会组织的合作。这个加强过程将持续到该项目的持续时间之外，并将促进由最近批准的生命和生物多样性基金资助的新项目的实施，其公共资源将在与该项目协同的领域中为行动提供资金。以下积极成就突出：组成部分：保护区（PA）管理和财务可持续性。（i）六个国家PA和三个区域PA提高了其管理效率水平，总计约700万公顷； （ii）通过天桥，卫星图像以及预防以及对地面监视的控制，对森林砍伐和火灾暴发的监测继续进行。组件2：可持续的森林和水管理和使用。组件4：协调，管理，监视和评估。（iii）加强土著和地方社区的治理； （iv）宣布区域保护区Bajo Guayabero的进展，尤其是社区的参与和验证； （v）开发参与式生态恢复（REP）过程，并在土著地区签署新的粮食安全协议； （vi）促进当地社区之间对话的空间，传播自然资源恢复和管理方面的最佳实践； （vii）在塔拉波托·拉姆萨尔（Tarapoto Ramsar）中使用Mesa Ramsar Estrella flyvial deInírida（EFI）（EFI）和AsociaciónIndígenaTicoya详细阐述的管理计划中的战略路线的实施，包括当地社区的工作，包括当地社区的工作。（i）地理区域及其当地社区和组织的优先级以及生物物理和社会经济表征，以开发社区林业和森林管理计划； （ii）对当地社区的森林管理培训，包括森林清单的发展和组织企业家的加强； （iii）确定当地组织以签署新的保护协议，包括社区林业，生物经济和生态旅游； （vi）考虑传统实践，对优先森林物质的物候研究的信息以及诸如对恢复过程进行恢复过程的外壳，考虑传统实践，从现有森林物质的物候研究中进行了积极和被动的恢复。（i）加强政府机构，包括向市政官员和地方政府提供技术援助，以调整其土地利用规划工具； （ii）支持运输部门在批准，开发和维护三级道路中应用环境标准的支持； （iii）在禁用非法运输基础设施的协议合并方案的进展以及受亚马逊开放和运营影响的区域的恢复； （iv）非法土地道路的制图分析； （v）监视亚马逊可持续模式运输计划（PATIS）的实施； （vi）与地理研究所AgustínCodazzi（IGAC）制定新协议，以在多功能Cadaster和农村农业规划部门（UPRA）开展工作，以分析正式和非正式农业边界的动态。（i）管理年度运营计划，采购计划和项目的财务执行； （iii）对森林和碳监测系统对森林砍伐的监测和分析，该系统报告说，与2022年同期相比，在2023年1月至2023年9月之间估计的森林砍伐量下降了69％。水文，气象与环境研究研究所（IDEAM）正在驾驶恢复监测活动，预计将应用于干预区域； （iii）伙伴实体和政府参与国际活动，以促进项目的结果，交流知识，加强能力并促进该国关于国际协议的谈判； （iv）通过多个媒体渠道（网站，社交媒体，播客）实施通信策略的进步，以外部传播项目结果，以及向年轻领导者网络的能力建设； （v）连续测量受益人的满意度与项目提供的支持程度，结果表明满足了90％的满意度。
风湿性心脏病的超声心动图筛查
急性风湿热（ARF）的发病率最常影响A组链球菌（GAS）感染5-15岁的儿童，全球每10万人的范围为8至51人。风湿性心脏病（RHD）发生在ARF患者不接受或未定期预防的情况下发生，是低收入国家儿童和年轻人的非征收心脏病的最常见原因。及时治疗气体感染可以预防ARF，而青霉素预防可以防止ARF复发。辅助预防伴苯甲胺青霉素G已显示出降低RHD的发生率，并且是RHD控制的关键方面。确定RHD预后的最重要因素是心脏受累的严重程度。尽管在没有后遗症的疾病的急性阶段，大约70％的心脏炎患者中的患有心脏炎，但心脏炎很重要，因为它是导致后遗症的唯一ARF并发症。三分之一的ARF患者无症状。患有轻度复发性ARF症状和无声RHD症状的患者，如果他们不接受二次预防治疗，则在5 - 10年内会在5 - 10年内发育严重。应该建立一个新的筛查程序，以防止中等和高风险种群中ARF的心脏病性。在本研究中，我们检查了RHD的超声心动图筛选程序的适用性。
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
Cari Heart预测可疑冠状动脉疾病的心脏风险：早期价值评估
3.4外部评估组（EAG）发现了1项研究，评估了Cari Heart对可疑稳定冠状动脉疾病患者的心脏死亡的预后表现（Oikonomou等人。2021）。这项研究是一项模型开发和验证研究，其中包括3,912人患有CTCA来评估稳定的冠状动脉疾病。这项研究的结果表明，比基于传统临床风险因素（吸烟，高胆固醇血症，高血压，糖尿病，公爵指数，高风险斑块特征和上心脂肪组织体积的存在）的风险模型比风险模型更好。EAG还发现了支持冠状动脉炎症与心脏不良事件风险之间联系的研究。委员会同意，根据Oikonomou等人的结果。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。
心脏基因治疗
摘要：尽管临床基因治疗取得了初步成功，已有几种产品获批用于临床，数百种产品正处于临床审批的最后阶段，但尚无一种基因治疗方法对心脏有效。本文，我们回顾了过去在几项心脏基因治疗临床试验中获得的经验，这些试验的目的是诱导缺血性心脏的治疗性血管生成，并尝试调节心力衰竭患者的心脏功能。对迄今为止取得的结果进行严格评估表明，心脏基因传递的效率仍然是阻碍成功的一大障碍，但也需要在建立更可靠的大型动物模型、选择更有效的治疗基因、更好地设计临床试验和更深入地了解心脏生物学方面寻求改进。我们还强调了心脏基因治疗发展中未来前景广阔的几个领域。特别是，从使用蛋白质编码 cDNA 进行基因添加研究到使用小 RNA 疗法调节基因表达的转变，以及精准基因编辑的改进，为心肌梗死后的心脏再生和遗传性心肌病的基因校正等应用铺平了道路，而这些应用直到十年前还无法实现。
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。