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一个28岁的成年人，历史和现在的非手术心脏的单个心室
简介：独特的心室是成人先天性心脏病中的一种罕见病理学。 div>这是不良发育后心脏结构的一组严重异常，导致单个心室腔室。 div>在这种人群中，药理学措施对于避免最终心力衰竭的进展不是很有效。但是，有一些手术程序有助于扩大超级经验和生活质量。 div>目的：报告低患病率的先天性心脏病病例。 div>临床案例：一个28岁的男人的病例，具有不确定形态的单脑室心脏病的氰化性氰化心脏病病史，并以诊断出的诊断出了他的第一年的诊断方式，这仅带来了医疗管理。 div>结论：不幸的是，作为成人的一种罕见的先天性心脏病，关于其医疗管理的参考很少。 div>如果他们在早期不接受手术干预，从而提供更高的生活质量和生存，则有些患者在心力衰竭时死亡。 div>
单脑室的叙述性评论：40年后我们在哪里？
所有心脏畸形在怀孕的第16周至18周之间都是可识别的，敏感性大于96％，特异性接近100％（7,8）。除了提供有关存在相关非心脏畸形的信息（9），例如异努综合征中的Situs Inversus（10），产前超声心动图和心脏MRI更好地描述复杂的先天性心脏缺陷，包括“功能性”单心物理学（11-15）。准确的产前成像和诊断一直是进行胎儿介入心脏病学程序的临床试验的必要因素（16-18），还导致了计划在第三纪念中心的复杂性心脏降低的婴儿进行计划的，协调的送货，并以适当的介入和外术护理水平，从而置于介入和外体护理水平，从而改善了Survival（11.11）。
右心室的常见基因特征在失败的大鼠和人心心脏中
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权所有此版本发布于2023年5月18日。 https://doi.org/10.1101/2023.05.16.540913 doi：Biorxiv Preprint
在交付期间的困难，脑心室增大和第一集的认知障碍
背景。患有精神病（FEP）第一事件的患者在疾病发作时表现出临床，认知和结构性脑异常。心室增大。产科异常性与患精神病的风险增加有关，也与齿状障碍和大脑结构异常有关。分娩过程中的困难与较高的出生窒息风险有关，导致大脑结构异常，例如与认知障碍有关的心室肿瘤。方法。，我们使用磁共振成像检查了142名FEP患者和123名健康对照参与者之间心室大小的差异。产科并发症。我们研究了两组的产科困难对心室大小的影响以及脑室大小与认知障碍之间的可能关系。结果。与健康对照相比， FEP患者的第三心室大小明显更大。 第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。 言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。 结论。 因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。FEP患者的第三心室大小明显更大。第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。结论。因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。我们的结果表明，在分娩过程中的困难可能是精神分裂症历史上描述的心室增大的重要贡献。
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。
代谢特征可识别与年轻单心室患者心力衰竭相关的循环生物标志物
摘要背景患有单心室 (SV) 心脏病的儿童和青少年经常会患上难治性心力衰竭 (HF)。我们对这背后的分子和生化原因的理解并不完善。因此，迫切需要能够预测结果并为治疗提供合理依据并增进我们对 HF 基础的理解的生物标志物。目的我们试图确定代谢组学方法是否能提供 SV 儿童和青少年 HF 的生化特征。如果有意义，这些分析物可作为预测结果和告知 HF 生物学机制的生物标志物。方法我们应用了一种多平台代谢组学方法，由质谱 (MS) 和核磁共振 (NMR) 组成，分别得到了 495 个和 26 个代谢物测量值。血浆样本来自一组年龄在 2-19 岁之间的年轻 SV 受试者的横断面，其中 10 个对照 (Con) 受试者和 16 个 SV 受试者。在 SV 受试者中，九人被诊断为充血性 HF (SVHF)，七人未患 HF。代谢组学数据与临床状态相关联，以确定是否存在与 HF 相关的特征。结果 3 个队列的年龄、身高、体重或性别没有差异。然而，使用 ANOVA 对代谢组学谱进行统计分析显示，44 种代谢物在各队列之间存在显著差异，其中 41 种通过 MS 分析，3 种通过 NMR 分析。这些代谢物包括酰基肉碱、氨基酸和胆汁酸，这将 Con 与所有 SV 受试者区分开来。此外，代谢物谱可以区分 SV 和 SVHF 受试者。结论这些是首次显示与 SV 儿童和年轻人 HF 相关的明确代谢组学特征的数据。有必要进行更大规模的研究以确定这些发现是否可以预测及时进展为 HF 以提供干预。
婴儿单心室心脏病分期间的蛋白质组指纹：慢性炎症和生物网络广泛激活的证据
简介：单心室心脏病 (SVHD) 儿童在不同系统和不同时间的发病率显著，70% 的患者出现急性肾损伤，33% 出现神经发育障碍，14% 出现生长障碍，5.5% 的患者出现坏死性小肠结肠炎。蛋白质组学是一种在复杂的生理状态下识别新生物标志物和损伤机制的方法。方法：将处于中间阶段的 SVHD 婴儿与年龄相仿的健康对照进行比较。收集血清样本，在 -80°C 下储存，并在单批次分析中对 1,500 种蛋白质组进行分析（Somalogic Inc.，CO）。使用偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 比较病例和对照的蛋白质组学谱，并使用 t 检验检测单个蛋白质的差异（FDR <0.05）。在 STRING 和 Cytoscape 中执行功能富集的蛋白质网络分析。结果：PLS-DA 仅基于蛋白质组学模式便可轻松区分 SVHD 病例（n = 33）和对照（n = 24）（准确度 = 0.96、R2 = 0.97、Q2 = 0.80）。568 种蛋白质在组间存在差异（FDR <0.05）。我们确定了 25 个上调的功能簇和 13 个下调的功能簇。活跃的生物系统分为六个主要组：血管生成和细胞增殖/周转、免疫系统激活和炎症、代谢改变、神经发育、胃肠系统以及心脏生理和发育。结论：我们报告了 SVHD 患者和健康对照者的循环蛋白质组的明显差异，>500 种循环蛋白质可区分两组。这些蛋白质组学数据确定了多个生物系统中普遍存在的蛋白质失调，并且具有作为 SVHD 发病驱动因素的良好生物学可行性。
体外膜氧合作为原发性肺结核患者肺移植术后左心室调节工具
病例介绍。案例研究描述了 4 名接受 VA-ECMO 作为围手术期支持治疗的患者。三名患者被诊断为特发性毛细血管前原发性肺动脉高压。第四名患者是一名 49 岁的女性，被诊断为肺静脉发育不全，代表毛细血管后肺动脉高压。在所有病例中，VA-ECMO 均在手术期间引入（股静脉/颈内静脉和股动脉），并在移植后维持数天。术后定期超声心动图和生化评估显示，所有患者的心脏功能在治疗期间和治疗后均得到改善。他们成功摆脱了 ECMO 并最终进行了手术移除，没有任何局部并发症。一名患者接受了清醒 ECMO 方案治疗。
机器人右心室是一个生物杂化平台，在（PATHO）生理条件和干预措施中模拟右心室功能
对右心室（RV）的越来越多的认识需要开发以RV为中心的干预措施，设备和测试床。在这项研究中，我们开发了一种右心脏的软机器人模型，该模型准确地模仿了RV生物力学和血液动力学，包括游离壁，中间和瓣膜运动。该模型使用生物杂化方法，将经过化学处理的心内膜支架与软机器人合成心肌结合在一起。连接到循环流动环时，机器人右心室（RRV）会在健康和病理状况中复制实时血液动力学变化，包括体积超负荷，RV收缩失败和压力过载。RRV还模仿了RV功能障碍的临床标记，并使用体内猪模型进行了验证。此外，RRV还会重现弦张张力，模拟乳头状肌肉运动，并显示了三尖瓣修复和体外替换的潜力。这项工作旨在为开发用于RV病理生理学研究和治疗的工具提供一个平台。
cns详细时间表
-Introduction -Spinal cord 1 -Spinal cord 2 -Spinal cord 4 -Brain stem 1 -Brain stem 2 -General histology and Gross anatomy of the cerebrum -Functional areas (Broadman's classification) and their lesions -Ventricular system 1 (Anatomy of lateral and third ventricle) -Ventricular system 2 (Anatomy of the fourth ventricle and CSF circulation) -Anatomy of human CEREBELLUM-中枢神经系统的供应和病变的作用