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。
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。
心肌和心律不齐的纤维化变化代表系统性硬化症(SSC)的致命并发症,但是基本机制仍然难以捉摸。小鼠过度表达转录因子FOSL-2(FOSL-2 TG)代表SSC的动物模型。Fosl-2 tg mice showed interstitial cardiac fi brosis, disorganized connexin-43/40 in intercalated discs and deregulated expression of genes controlling conduction system, and developed higher heart rate (HR), prolonged QT intervals, arrhythmias with prevalence of premature ventricular contractions, ventricular tachycardias, II-degree atrio-ventricular blocks并降低了人力资源变异性。用异丙肾上腺素FOSL-2 TG小鼠刺激后,HR反应受损。与FOSL-2 TG相比,免疫dim dim rag2 - / - fosl-2 tg小鼠受到增强的心肌纤维化和ECG异常的保护。转录组学分析表明,FOSL-2-ERVERSESS是造成心脏纤维细胞的纤维性特征的原因,而FOSL-2 TG小鼠中的炎症成分激活了它们的纤维性和心律失常的作用表型。在人类心脏纤维细胞中,FOSL-2超过表达增强了肌纤维细胞的签名,在proinmotal或pro粘连刺激下。这些结果表明,在免疫性条件下,转录因子FOSL-2夸大了肌纤维纤维肌,心律不齐和对压力的异常反应。
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
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。
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。
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
pemphigus叶子(PF)是Pemphigus的一种超级形式。PF的治疗选择类似于垂体的Pemphigus,包括糖皮质激素,免疫抑制剂和Rituximab等。这些治疗方法可以有效地改善状况,但也可能伴随着副作用的高风险。因此,为PF患者找到安全有效的治疗选择至关重要。对于拒绝糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者,它不仅需要受益,而且对于不能接受糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者。在此,我们报道了一例PF病例,该病例是在没有全身性糖皮质激素或免疫抑制剂的情况下用apremilast处理的。一名54岁的妇女在树干上表现出痒红斑和侵蚀超过1个月。患者在两周的时间内施加了不改进的Mometasonefuroate霜。报道了糖尿病和萎缩性胃炎的过去史。体格检查显示散布的红斑斑块和树干上的侵蚀。未观察到粘膜受累。该条件通过疾病区域指数和数值评分量表进行评估,基线得分分别为7和8。组织病理学检查显示乙糖体解和上皮内泡。直接的免疫荧光揭示了与网状分布之间的IgG和补体3沉积。进行了PF的诊断。基于酶联免疫吸附测定结果,DSG1和DSG3抗体的水平分别为28.18和0.26 kU/L。该患者已通过全身性糖皮质激素或免疫抑制剂成功治疗了Apremilast。患者每天继续使用30毫克的Apremilast进行维护,并且没有不良的
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]。