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互联网的回声室及其对暴力
新闻界的图像制作角色如此强大，它可以使罪犯看起来像是受害者，并使受害者看起来像他是罪犯。这是新闻界，不负责任的压力机。这将使罪犯看起来像是受害者，并使受害者看起来像他是罪犯。如果您不小心，报纸将使您讨厌被压迫和爱着受压迫的人的人。1
可开关儿茶酚的电化学停用...
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钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 型抑制剂对肾脏结果的影响：
摘要 慢性肾病 (CKD) 的特征是肾脏逐渐受到损害，肾小球滤过率持续下降超过三个月。巴西人口 CKD 的主要原因是 2 型糖尿病 (DM2) 和系统性动脉高血压 (SAH)。采用钠-葡萄糖协同转运蛋白2型抑制剂（SGLT-2i）进行药物治疗可以控制肾功能的丧失，减少患者需要血液透析等肾脏替代疗法的需要。目的：了解iSGLT-2在减少肾脏结局方面的作用，以了解其益处和不良事件。方法：这是对 2017 年 1 月至 2022 年 1 月期间电子数据库 SCIELO、PUBMED 和 LILACS 中的文献的综合回顾，包括葡萄牙语和英语的文献。流程图被用作组织和分析文章的工具。对感兴趣的作品进行分析，然后将结果及其各自的书目数据组织成一个表格。结果：分析了 12 项随机临床试验，其中 5 项（42%）为卡格列净研究，4 项（33%）为达格列净研究，2 项（17%）为恩格列净研究，仅 1 项（8%）为埃格列净研究。结论：SGLT2 抑制剂是一类新型药物，多项研究表明其可减少不良肾脏后果，且副作用少，被证明是治疗肾脏疾病患者群体的重要治疗工具。关键词：钠-葡萄糖转运蛋白2抑制剂；慢性肾衰竭； 2 型糖尿病。摘要 慢性肾病 (CKD) 的特征是肾脏逐渐受到损害，肾小球滤过率下降时间超过三个月。巴西人口 CKD 的主要原因是 2 型糖尿病 (DM2) 和系统性动脉高血压 (SAH)。钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 型药物治疗
使用SGLT2抑制剂改善心脏衰竭和慢性肾脏疾病患者的临床结局：系统评价
目的：确定使用或患有糖尿病2患者和慢性肾脏病的患者使用钠糖 - 载体抑制剂（ISGLT2）的好处。方法：这是从以下数据库中发现的详细研究进行的系统干预审查：美国国家医学图书馆和国家卫生研究院，Wiley在线图书馆和Excerpta数据库（BUG）。使用了健康科学中的描述符：''钠 - 葡萄糖转运蛋白2抑制剂'和“心力衰竭”。文章的总样本遵循包含和排除标准，产生了14篇文章。仅使用随机临床试验来考虑研究问题，这些问题与主题相关且最新。结果：我们发现，这类ISGLT2药物减少了左心室射血分数减少或保存的患者的心血管死亡和住院。这些药物在晚期慢性肾脏疾病中一直很有希望。最终考虑：使用一组发现和测试的药物不到十年，需要进一步的研究，以确保在慢性肾脏病阶段5的安全性和药物使用阶段。实现不利反应并确保寿命。
超声回波信号全波形反演评价后张混凝土结构中筋管灌浆质量
1 Mondaic AG，瑞士苏黎世 2 IMP Bautest AG，瑞士 Oberbuchsiten 3 苏黎世联邦理工学院建筑材料研究所，瑞士苏黎世 *通讯作者，电子邮件地址：lion.krischer@mondaic.com 摘要 对于老化基础设施的维护，可靠的钢筋混凝土和预应力混凝土结构无损评估技术至关重要。一个特别感兴趣的领域是评估后张混凝土中肌腱管道内的灌浆质量。检测塑料或金属管道中的空隙和充水空腔具有挑战性，特别是在较深处或钢筋附近。基于弹性波的传统无损检测方法，例如使用合成孔径聚焦和/或信号相位分析的冲击回波或超声脉冲回波法，通常对这些缺陷缺乏灵敏度和/或依赖于对复杂数据的手动和主观解释。为了克服这些问题，我们提出了一项基于全波形反演的综合可行性研究，以实现可靠的超声无损检测。全波形反演是一种强大的成像技术，它可以根据超声测量推断出材料特性的断层重建。该方法广泛用于基于地震波的地球物理应用，最近在超声检测应用中受到越来越多的关注。使用数字孪生，我们展示了空隙和水夹杂物对 s 的影响
使用深度神经网络对经食管超声心动图图像中的左心室进行分割
胸外按压是心肺复苏 (CPR) 期间促进全身循环的主要手段。最佳胸外按压可使心脏骤停患者获得良好的复苏效果。尽管最近的 CPR 指南建议使用实时反馈设备来在复苏期间维持高质量的 CPR，但它很少与良好的复苏效果相关[1-3]。原因之一可能是未监测胸外按压的位置。先前基于胸部计算机断层扫描的研究还发现，目前建议的胸外按压位置太高，无法有效压迫左心室 (LV) [4,5]。经食道超声心动图 (TEE) 被认为是一种很好的方法，可用于识别心脏骤停的可纠正原因以及监测 CPR 质量和位置[6-8]。它还可以在复苏期间不中断胸外按压的情况下识别受外胸按压的心脏结构[9]。因此，我们可以从心脏骤停患者 TEE 图像中评估胸外按压的准确位置和外部胸外按压产生的收缩功能。这可能验证 CPR 期间促进左心室收缩功能的最佳胸外按压方法[10-12]。分割左心室对于确定胸外按压的位置和获得心脏功能定量评估指标（如舒张末期容积、收缩末期容积、面积和射血分数）是必不可少的。人们进行了许多尝试来分割左心室。Noble 等[13]基于轮廓跟踪方法，采用了基于卡尔曼滤波器的心外膜和心内膜边界跟踪系统。Bosch 等[14]将边界检测的主动外观模型改进为主动外观运动模型，可实现全自动、强大且连续的左心室检测。大多数心脏图像，如超声波图像和核磁共振成像（MRI），都有模糊的边界和严重的噪声；因此，分析这些图像需要时间，而且结果可能因人而异。人工神经网络已被提出，因为它们提供了很高的分析精度，并使医学图像的泛化成为可能[15，16]。Smistad 等人[17]建议使用 U-Net [18] 的深度卷积神经网络进行 LV 分割模型，它由一个编码器-解码器组成，在生物医学图像中显示出鲁棒的分割模型。然而，U-Net 并没有考虑所有语义特征在解码过程中的贡献。因此，Moradi 等人[19]开发了一种改进的 U-Net，称为多特征金字塔 U-Net，其中通过在 U-Net 解码器路径的所有级别上链接特征图来补充特征。然而，现有的方法有一个局限性，即它们无法识别阴影和 LV 之间的模糊边界。此外，由于胸外按压，CPR 期间获取的 TEE 图像比正常超声心动图噪声更大。我们通过应用残差特征聚合方法和各种注意技术开发了基于 U-Net 的网络。我们的模型不仅展示了使用挤压和激励块以及残差块的强大特征提取技术，而且还关注更重要的特征。工作流程如图 1 所示。下一节描述了数据组织、深度学习的数据增强技术以及我们模型的结构。
用于心脏瓣膜疾病超声心动图评估的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 的发展引发了对其在心血管医学中的应用研究的激增。由于需要培训和专业知识，AI 可能产生影响的一个领域是心脏瓣膜疾病的诊断和管理。这是因为 AI 可以应用于患者护理期间临床评估、成像和生化检测产生的大量数据。在心脏瓣膜疾病领域，AI 的重点是患者群体的超声心动图评估和表型分析，以识别高危人群。AI 可以协助图像采集、视图识别以供审查以及瓣膜和心脏结构的分割以供自动分析。使用图像识别算法，可以直接从图像本身检测出主动脉瓣和二尖瓣的疾病状态。超声心动图瓣膜评估期间获得的测量值已与其他临床数据相结合，以识别新的主动脉瓣疾病亚组并描述主动脉瓣疾病进展的新预测因素。未来，AI 可以将超声心动图参数与其他临床数据相结合，对心脏瓣膜疾病患者进行精准医疗管理。
重编程蓝藻聚球藻的碱基编辑
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 9 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.09.05.506134 doi：bioRxiv 预印本
通过超声心动图测量的心脏微观结构改变确定性别特定的心力衰竭风险
抽象目标建立的心力衰竭（HF）风险的临床前成像评估基于宏观结构心脏重塑。鉴于微观结构改变也可能影响HF风险，尤其是在女性中，我们检查了微观结构改变与事件HF之间的关联。我们研究了n = 2511名成年参与者（平均年龄65.7±8.8岁，56％的女性），他们在基线时没有心血管疾病。，我们基于高频谱信号强度系数（HS-SIC）对超声心动图的纹理分析来量化微结构变化。我们检查了其与性行为和性别特定的COX模型的关系，这些模型涉及传统的HF风险因素和宏观结构的改变。结果我们观察到94个新的HF事件在7。4±1.7岁以上。HS-SIC较高的个体患有HF的风险增加（HS-SIC中的HR 1.67，95％CI 1.31至2.13； P <0.0001）。调整年龄和降压药的使用，这种关联在女性中很重要（p = 0.02），但没有男性（p = 0.78）。调整传统危险因素（包括体重指数，总/高密度脂蛋白胆固醇，血压特征，糖尿病和吸烟）减弱了女性的关联（HR 1.30，P = 0.07），并在这些风险因素的主要方面看到HS-SIC的HF风险中介。然而，除了这些危险因素外，调整了相对壁厚（代表宏观结构改变）后，女性中与HF的HF与HF的关联（HR 1.47，p = 0.02）仍然显着。结论心脏微结构改变与HF的风险升高有关，尤其是在女性中。微观结构改变可能会识别个人从风险因素到临床HF的发展的性别途径。