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听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
心内膜 HAND2 基因调控网络的单细胞评估揭示了影响心脏形态发生的关键 HAND2 依赖性通路
1 印第安纳医学院儿科、解剖学、医学和分子遗传学系 Herman B Wells 儿科研究中心，美国印第安纳州印第安纳波利斯 46202 2 印第安纳大学基因组学和生物信息学中心，美国布卢明顿 3 劳伦斯伯克利国家实验室环境基因组学和系统生物学部，美国加利福尼亚州伯克利 94720 4 加利福尼亚大学比较生物化学项目，美国加利福尼亚州伯克利 94720。 5 美国能源部联合基因组研究所，劳伦斯伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利 94720 6 伯尔尼大学生物医学研究系 (DBMR)，瑞士伯尔尼 7 伯尔尼大学医院心脏病学系，瑞士伯尔尼
B.Sc的课程心脏护理技术 共同的自定向学习指南 硕士课程心脏护理技术 硕士课程分子生物学
修订的历史记录1。根据BOM -52/2018批准[第3.10.1号决议。]，日期为2018年1月13日。2。根据BOM-53/2018批准[第4.4.4.2号决议。]，日期为2018年5月19日。3。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。 ]，日期为2018年5月19日。 4。 在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。 5。 在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。 6。 在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。 ]，日期为2019年11月11日。 7。 在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。 ]，[决议号4.3.1.3。] 日期为17/02/2021。 8。 在AC-41/2021中进行了修订[决议号 3.5];日期为27/08/2021。 9。 AC-42/2022中的修订[决议号 4.1]，[决议号 10.4.i＆ii]。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。]，日期为2018年5月19日。4。在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。5。在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。6。在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。]，日期为2019年11月11日。7。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。]，[决议号4.3.1.3。]日期为17/02/2021。8。在AC-41/2021中进行了修订[决议号3.5];日期为27/08/2021。9。AC-42/2022中的修订[决议号4.1]，[决议号10.4.i＆ii]。
心脏重塑的病理生理基础
心脏重塑是一个两相过程，在临床上表现为人类心脏大小，形状，结构和功能的变化。其主要原因出生而导致心脏超负荷和心脏损伤。心脏重塑在心力衰竭的发展中起着至关重要的作用，尤其是在发生氧化应激和炎症等因素时。关于心脏重塑的发现中已经揭示了几种调查技术。这些技术，心脏磁共振技术和正电子发射断层扫描（PET）方法已证明是有帮助的。许多药理学策略开始通过反向心脏重塑来展示心力衰竭进展的有希望的解决方案。最近发现的事实是，拉米普利通过调节心脏衰竭大鼠模型中激活素A-粉刺素的表达来减弱左心室重塑。
在心脏病理中使用干细胞
尽管使用了药理疗法，但心脏病的发病率和死亡率仍然很高。本文旨在审查多种有希望的疗法，并强调干细胞可以发挥的创新作用。干细胞已被确定为心脏病理中当前主要医学和手术干预措施的潜在治疗替代方法，因为这些细胞具有多能功能，可以帮助心脏再生和重塑而不会损害疤痕组织。许多研究探讨了干细胞治疗心脏病中的初步安全性和功效，特别是缺血性心脏病（IHD），先天性心脏病（CHD）和扩张的心肌病（DCM）。IHD研究利用了各种干细胞类型的冠状动脉内和心脏内递送，并发现了心膜内递送自体性间充质干细胞注射到梗塞心脏组织中的功效。同样，CHD研究利用了心圈衍生细胞的冠状化递送以及良好的诺伍德程序，发现心脏功能和体细胞生长的益处。DCM在鼠模型中的研究以及随后的临床试验表明，通过肌肉卫星细胞标记的细胞类型，用肌肉功能改善的细胞类型移植，通过肾上部或跨心脏心脏心脏移植方法传递时的运动能力。虽然这些累积结果显示出希望，但需要更长的随访和较大的样本量来验证这种治疗方法在长期内对心脏疾病的疗效。干细胞与现有疗法结合使用，有可能减轻与心脏病理相关的严重发病率和死亡率。
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。
使用人工智能预测心脏死亡
心脏死亡（SCD）仍然是一个紧迫的健康问题，每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项，从严重的心脏失败到看似健康的人，对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次，仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应，艺术智能（AI）对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力，并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标，而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是，尽管AI有可能改善SCD风险层次，但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案，重点介绍这些模型在临床实践中的机会，并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
4心脏周期
每个心脏周期都由一个放松时期（舒张期），然后是心室收缩（收缩）。在舒张期间，心室放松以填充。在左室和左心室收缩中，分别将血液驱逐到肺和全身循环中。心室通过主动脉将血液泵入系统性循环中。全身血管抗性（SVR）比肺血管耐药（PVR）大5-7倍。这使其成为高压系统（与肺血管系统相比），这需要从左心室（LV）中获得更大的机械功率输出。LV的游离壁和介入的隔膜形成心脏中大部分肌肉质量。正常的LV可以产生高达300 mmHg的脑室内压力。冠状动脉灌注左室主要发生在心肌放松时。右心室从静脉腔和冠状动脉循环中接收血液，并通过肺脉管系统将其泵入LV。由于PVR是SVR的一部分，因此肺动脉压相对较低，右心室（RV）的壁厚远小于LV的壁厚。RV因此类似于被动导管，而不是泵。冠状动脉灌注在收缩期和舒张期间连续发生，这是由于脑室室内和壁内压力低。尽管存在解剖学差异，但RV和LV的机械行为非常相似。
2025; 21（6）：2430-2445。 doi：10.7150/ijbs.100941研究纸心血管METTL3缺乏会导致先天性心脏缺陷和产后letha
1。北京大学基础医学科学学院生理学和病理生理学系；血管稳态和改造的国家主要实验室，中国北京100191。2。人类解剖学，组织学和胚胎学系的癌症和细胞生物学计划，基础医学科学学院，北京大学健康科学中心，北京100191，中国。3。北京蛋白质翻译后修饰和细胞功能的北京关键实验室生物化学和分子生物学系，基础医学科学学院，北京北京北京北京100191的北京大学健康科学中心基础医学科学学院。4。CAS关键实验室在上海营养与健康研究所，上海生物科学研究所，中国科学院上海研究所，中国上海200031，中国。5。药物生物技术的国家主要实验室，MOE疾病模型动物研究的主要实验室，模型动物研究中心和江苏分子医学的主要分子医学实验室，南京大学医学院，中国南京210093，中国。