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World File Search System听诊
使用树皮光谱图sepstral系数自动诊断心脏声音
心脏病是世界各地死亡的最大原因。心脏声音的诊断是诊断（1）的心脏病的有效方法。使用计算机技术自动听诊节省了医生的时间和工作。许多论文使用几种方法讨论了对心脏声音的分析和识别。Shamsuddin N等。（2005）（2）使用muntilayer feed向前神经网络进行分类心脏声音。他们获得了11种心脏病的正确分类的100％。Garzon JJ等人（2008）（3）使用支持向量回归来检测杂音。他们获得了正常和病理心动图（PCG）信号精度的97.85％。Maglogiannisa I和HisColleagues（2009）（4）使用小波和SVM对心脏声音进行分类。Yana Z等。 al。 （2010）（5）Yana Z等。al。（2010）（5）
呼吸系统紧急情况.pdf
1. 评估和管理气道：A. 按需供氧，治疗休克和/或呼吸窘迫B 使用非再呼吸面罩将氧气直接送到呼吸困难婴幼儿的面部，不要使用吹气式供氧，因为这是无效的。父母可以帮助您施用氧气和/或雾化器，因为如果治疗来自他们，孩子更有可能耐受。唯一的例外是当孩子的躁动可能造成危险时（例如，未接种疫苗的儿童中罕见的会厌炎病例）C 应用脉搏血氧仪并按照脉搏血氧仪的程序进行治疗D. 准备好辅助通气2. 评估患者的一般情况、相关病史并确定 OPQRSTI 和 SAMPLE。特别要询问患者潜在疾病的严重程度。他们上次就诊或因此住院是什么时候？插管过吗？询问药物依从性。 3. 患者近期是否患过任何可能加剧潜在呼吸系统疾病的疾病/感染（例如，感冒引发了 COPD 发作？）4. 不要忽视非慢性肺部问题引起的呼吸困难的其他原因（例如，急性心肌梗死、休克、气胸、发烧）——保持广泛的鉴别诊断！5. 尝试了解患者的复苏状态（即 DNR 舒适护理或 DNR 舒适护理逮捕）。插管是一种积极的治疗方法，可能违背患者的意愿。6. 听诊肺部前部，左右比较，尽可能听诊后部（如果患者可以坐起）。在衬衫下直接在胸壁上听；衣服织物可能听起来像噼啪声。7. 让患者采取舒适的位置 8. 联系医疗控制中心，告知患者状况并立即转运，除非 ALS 单位正在途中，预计到达时间不到 5 分钟。 9. 任何先进气道（ET 管、i-gel、LMA、King 或 Combitube）必须通过连续呼气末二氧化碳 (ETCO2) 波形二氧化碳图验证其位置
表现为暴发性心肌炎的急性风湿热
一名 35 岁女性因化脓性链球菌菌血症引起的脓毒症被送入社区医院，经血培养确诊。她因发烧、低血压和心动过速到急诊室就诊。她描述了在就诊前一个月内多次复发性咽炎。最近一次复发包括 3 天的喉咙痛、肌痛和发烧，经验性使用抗生素治疗。她独自住在一个急性风湿热患病率较低的地区。她没有服用任何药物，没有肌肉骨骼不适，也没有近期皮疹或运动障碍病史。在医院，她接受了静脉注射哌拉西林-他唑巴坦、万古霉素和克林霉素治疗。3 天后血培养呈无菌状态。入院三天后，患者出现胸骨后胸痛，心电图检查发现前壁 ST 段抬高，符合前壁 ST 段抬高型心肌梗死的标准（图 1）。她的高敏心脏肌钙蛋白 T 水平为 12 278（正常值 0-14）ng/L，C 反应蛋白（CRP）水平为 376（正常值 < 10）mg/L。她被转至我院接受紧急冠状动脉造影。到院时，患者直立时血压为 66/54 mm Hg，平卧时血压为 92/62 mm Hg。她出现低氧血症，需要吸氧。冠状动脉造影显示没有阻塞性冠状动脉疾病。几个小时后，她出现血流动力学失代偿。我们在心尖听诊听到新的全收缩期杂音，符合二尖瓣返流。我们还在肺部听诊中检测到吸气性啰音、外周水肿和颈静脉压升高，这些都符合急性失代偿性心力衰竭的症状。我们为她插管以治疗低氧性呼吸衰竭，并将她转至心脏重症监护病房。经胸和经食道超声心动图显示左心室 (LV) 大小正常，左心室收缩功能障碍中度（左心室射血分数 30%–35%），右心室大小和功能正常，中度至重度功能性二尖瓣反流，以及二尖瓣瓣叶增厚。仅经食道超声心动图可见二尖瓣上可能有小赘生物。肺动脉导管插入术显示混合分布性和心源性休克的证据，因此我们用正性肌力药物和血管加压药对她进行治疗。此时，我们的诊断是暴发性心肌炎，可能是二尖瓣感染性心内膜炎，以及中毒性
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心脏听诊是一种无创，方便且低成本的心脏瓣膜疾病的方法，它可以在早期诊断心脏瓣膜的异常。但是，听诊的准确性取决于心脏病学家的专业精神。偏远地区的医生可能缺乏正确诊断的经验。因此，有必要设计一个系统来协助诊断。TIS研究提出了一种计算机辅助心脏瓣膜疾病诊断系统，包括心脏声音获取模块，训练有素的诊断模型和软件，可以诊断四种心脏瓣膜疾病。在这项研究中，收集了包含FVE类别的心脏声音类别的训练数据集，包括正常，二尖瓣狭窄，二尖瓣反流和主动脉狭窄心脏声音。卷积神经网络Googlenet和加权KNN用于单独训练模型。对于通过卷积神经网络训练的模型，时间序列心脏声音信号基于连续小波变换转换为时频缩放图，以适应Googlenet的体系结构。对于通过加权KNN训练的模型，手动提取时间域和时频域的特征。基于卡方测试的十项选择选择，以获得更好的功能。此外，我们设计的软件使医生可以上传心脏声音，可视化心脏声波形并使用模型来获取诊断。使用准确性，灵敏度，特异性和F 1分数指标的模型评估是在两个训练有素的模型上进行的。te结果表明，经过修改的Googlenet训练的模型优于其他人，总体准确性为97.5％。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。 TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。 可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。
心脏瓣膜中的人工智能和自动化......
摘要 人工智能（AI）正在逐渐改变社会生活的方方面面，医疗保健也不例外。以前只能由人类专家处理的临床程序现在可以由机器以更准确和高效的方式进行。大数据时代的到来和超级计算机的出现为AI技术的发展提供了巨大的机遇，以增强诊断和临床决策。本综述介绍了AI，并重点介绍了其在诊断和治疗心脏瓣膜病（VHD）的临床流程中的应用。更具体地说，本综述首先介绍了AI中的一些关键概念和子领域。其次，讨论了AI在心音听诊和医学图像分析中的应用，以辅助诊断VHD。第三，介绍了使用AI算法识别风险因素并预测心脏手术死亡率。本综述还介绍了最先进的自主手术机器人及其在心脏手术和介入中的作用。(Cardiol J 2020; 27, 4: 404–420) 关键词：人工智能、机器学习、心脏瓣膜疾病、医学图像分析、经导管主动脉瓣植入术
呼吸症状学参考
这是呼吸病学教师学院制定的《符号学参考指南》的“纸质版”。该版本是免版税的，可以用作教学目的的符号学讲义（公司和其他学生协会）。它是黑白的，供那些希望打印存储库的人使用。欢迎读者在肺病学教师学院网站 (www.cep-pneumo.org) 的第一周期教学 (PCEM) 部分中完成该存储库电子版的知识，可在线访问。与“纸质版本”不同，数字工具还提供丰富的图像（照片和图表）、视频库和听诊声音库，可以直接访问或通过每章文本中的超文本链接访问（特别参见检查触诊和严重迹象章节）。这些视觉和听觉元素对于充分了解呼吸道症状至关重要。编辑委员会 François Chabot 教授 Bernard Maitre 教授 Isabelle Tillie-Leblond 教授 Vincent Jounieaux 教授 Antoine Cuvelier 教授 Charles Hugo Marquette 教授
深度学习时代心脏声音分析的全面调查
摘要 - 临床用法已将心脏声音听觉用于心血管疾病的早期筛查。由于对听诊专业知识的需求量很高，自动听觉可以帮助辅助诊断并减轻培训专业临床医生的负担。尽管如此，在大数据时代，经典机器学习的性能提高存在限制。深度学习在许多研究领域都优于经典的机器学习，因为它采用了更复杂的模型架构，具有更强的提取有效代表的能力。此外，在过去几年中，它已成功地应用于心脏声音分析。由于大多数关于心脏声音分析的评论是在2017年之前进行的，因此本调查是第一个研究全面概述的研究，以总结有关心脏声音分析的论文，并于2017 - 2022年发布了深度学习。这项工作既介绍了经典的机器学习，又介绍了深度学习，并进一步提供了有关心脏声音分析深入学习的进步和未来研究方向的见解。我们的存储库可在https://github.com/zhaoren91/awesome-heart-sound-analysis上公开获得。
回顾人工智能时代瓣膜和先天性心脏病的听力学诊断
近年来，电子听诊器与人工智能（AI）技术相结合，以数字化获得心脏声音，智能识别瓣膜疾病和先天性心脏病，并提高心脏病诊断的准确性。对基于AI的智能听诊技术的研究主要集中于AI算法，并且常用的方法是基于特征提取的端到端深度学习算法和机器学习算法，未来研究的热点是为了建立大型的标准化数据库，并统一这些算法，并在其他方面进行统一，并在其他算法中进行统一；算法可以与不同的算法兼容。此外，应该对不同的电子听诊器进行广泛的比较，以便算法可以与不同听诊器收集的心脏声音兼容；尤其是，尤其重要的是，云中算法的部署是人工智能未来发展的主要趋势。最后，基于心脏声音的人工智能的研究仍处于初步阶段，尽管在识别瓣膜疾病和先天性心脏病方面取得了长足的进步，但它们都在疾病诊断算法的研究中，几乎没有关于疾病严重性，远程监测，预后等的研究，这将是未来研究的热点。
课程能力
1。解释了先天性心脏缺陷的儿童以下评估结果的重要性：颜色，生命体征的改变，心脏听诊，活动不耐受，水肿，呼吸衰竭，营养不足和未能繁殖。2。证明了与以下诊断测试有关的适当护理干预措施：心脏导管插入术，超声心动图和EKG3。3。解释以下护理干预措施的影响，这些干预措施在准备手术和从手术中恢复手术中所必需的影响，其中包括：预防疲劳，预防感染，提供足够的液体和营养摄入量，父母的摄入量，父母教育，情感教育，情绪支持，游戏治疗，游戏治疗，娱乐性治疗，对会友好的心脏失败，心脏失败，对待会的心脏失败，对治疗疗养和身体护理和体育疗法和体育疗法和身体保健和体育疗法和身体护理和体育疗法和身体护理。4。通过安全地服用适合儿童年龄的药物（包括准确的药物计算和剂量）来证明药理学方法的知识在治疗先天性心脏缺陷的结局中。能力4：学生将通过：
结节性硬化症：罕见疾病
在心血管评估中，她没有呼吸困难，胸痛，心pal或晕厥病史。在体格检查中，她有多个皮肤血管纤维瘤和低髓质的毛刺，心脏听诊没有杂音或拥塞的迹象。心电图（ECG）显示非特异性复极异常（图1A），并且未通过Holter方法检测到心律不齐的事件。经胸膜超声心动图揭示了存在多个心脏内高压病变，没有血流阻塞或瓣膜损伤，并保留了心室收缩功能（图1B和C）。心脏磁共振（CMR）显示了病变的性质（图2C-H） - T1和T2加权图像（a，b，c）中均匀的高信号强度（a，b，c），均匀地抑制脂肪饱和脉冲，具有类似于脂肪组织的强度（d）。病变还显示出化学移位，揭示了其脂质瘤性（F）。没有灌注，晚期增强（E）或其他质量的证据。经过五年的随访，进行年度心电图和超声心动图后，患者仍然无症状，脂肪瘤的数量或大小没有增加。