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对植入心脏电子设备人群进行远程监测的心力衰竭算法
2.5 CorVue 算法与 Merlin.net 患者护理网络 (PCN) 平台配合使用，旨在远程监控兼容 CIED 患者的心力衰竭早期迹象。CorVue 算法从 CIED 收集胸内阻抗数据，并通过移动应用程序 (myMerlinPulse) 将其传输到 Merlin.net PCN 平台。它使用蓝牙和互联网或移动网络连接来生成警报。或者，公司可以提供通过 Wi-Fi、手机或固定电话连接的远程监控单元 (Merlin@Home)，而不是使用基于应用程序的智能手机发射器。医疗保健专业人员可以在 Merlin.net PCN 平台上查看设备传输的数据。Merlin.net 和移动发射器的访问权限是 CIED 的一部分，CorVue 算法随 CIED 设备免费提供。
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。
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]。
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
可重复的模型开发 -
心脏细胞电生理学的建模是系统生物学中最成熟的领域之一。这种扩展的研究工作集中的集中度带来了新的挑战，其中最重要的是选择哪种模型最适合解决特定的科学问题。在上一篇论文中，我们介绍了开发在线资源以在广泛的实验场景中对电生理细胞模型进行表征和比较的最初工作。在这项工作中，我们描述了我们如何开发了一种新颖的协议语言，使我们能够将数学模型的细节（大多数心脏细胞模型采用了普通微分方程的形式）与所模拟的实验协议分开。我们开发了一个完全开放的在线存储库（我们称为心脏电生理网络实验室），该存储库可以允许用户存储和比较将相同的实验协议应用于竞争模型的结果。在当前的论文中，我们描述了这项工作的最新和计划的扩展，重点是支持从实验数据中构建模型的过程。我们概述了开发一种可读性语言的必要工作，以描述从湿实验室数据集中推断参数的过程，并通过使用实验数据拟合HERG通道模型的详细示例来说明我们的方法。我们通过讨论在该领域取得进一步进步的未来挑战，以促进心脏细胞模型开发的完全可重现方法，以进一步的进步。©2018作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
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。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
共同的自定向学习指南
1。在BOM-53/2018批准[决议号4.5.2]日期为2018年5月19日。2。在2018年BOM-55/2018 [第4.13号决议）中进行了修订]，[第4.4.4.1.2号第4.4.1.2号决议]，[第4.4.4.44.1.3号决议]，日期为2018年11月27日。3。在BOM-57/2019中修改，[第3.1.4.2号决议3.2.1.6.a]，[第3.2.1.6.a]，[决议号3.2.1.6.d];日期为2019年4月26日。4。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议]，[第4.3.1.3号决议。]，日期为17/02/2021。5。在AC-41/2021中修订[决议号3.5];日期为27/08/2021 6。在AC-42/2022中进行了修订[第10.4.i]，日期为26/04/2022。
