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层次视觉变压器用于心脏射血分数估计
摘要 - 射血分数的左心室是心脏功能最重要的度量之一。心脏病专家使用了有资格延长延长疗法的患者。但是，对射血传输的评估遭受观察者间变异性的影响。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于层次视觉变压器的深度学习方法，以估计超声心动图视频的射血分数。所提出的方法可以估计射血分数，而无需首先左静脉分割，使其比其他方法更有效。我们在Echonet-Dynamic数据集上评估了我们的方法5。59，7。 59和0。 59，用于MAE，RMSE和R 2分。 与最新方法，超声视频变压器（UVT）相比，此结果更好。 源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。 索引术语 - 心电图，心脏射血分数，Ultraswin，视觉变压器，echonet-Dynamic59，7。59和0。59，用于MAE，RMSE和R 2分。与最新方法，超声视频变压器（UVT）相比，此结果更好。源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。索引术语 - 心电图，心脏射血分数，Ultraswin，视觉变压器，echonet-Dynamic
左心室射血分数：临床，病理生理和技术局限性
心力衰竭（HF）心血管死亡和治疗策略的风险层次，阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数（LVEF）的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物，LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性，从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物：纵向，圆周和倾斜。因此，它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记，而不是直接反映心肌收缩功能，因此即使肌纤维的收缩功能受损，也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层，因此，当功能失调时，圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样，在HF患者中，LVEF用于分层亚组，这种方法具有预后的含义，但没有直接关系。HF是一种动态疾病，根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中，我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床，病理生理和技术局限性。
美国的心力衰竭的长期结局，并保留或中档射血分数
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论，这些关联是由两个因素驱动的。首先，股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关，但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同，并且与财务基本面高度相关，这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二，未量化的排放，通常用于学术文献中的变量，与股票回报相关，但排放强度（按照公司大小缩放）是实践中使用的同样重要的措施，不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标，但我们认为，对于个人，排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后，排放和收益之间的关联消失了。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
的理由和英国心力衰竭的设计，并保留了射血分数注册表
抽象的客观心力衰竭和保留的射血分数（HFPEF）是一种常见的异质综合征，仍然是不确定的，因此治疗方案有限，结果差。方法是英国心力衰竭和保留的射血分数注册中心（英国HFPEF）是一项具有前瞻性数据支持的队列和平台研究。这项研究将发展出大型，高度特征的HFPEF患者。将建立生物库。深层临床表型，成像，多组分学和中心持有的国家电子健康记录数据将大规模整合，以将HFPEF重新分类为不同的亚组，改善对疾病机制的理解并识别新的生物学途径和分子靶标。一起，这些将构成开发特定于亚组的诊断和靶向治疗剂的基础。这将是一个更有效和有效试验的平台，重点是在该亚组上，其中有针对性的干预措施有效，并在适当的同意下，以促进快速招募，并进行随访。患有心力衰竭专家诊断为HFPEF的患者，他们已经测量了亚钠肽水平，并且左心室射血分数> 40％符合条件。射血分数在40％至49％之间的患者将不超过队列的25％。结论英国HFPEF将开发丰富的多模式数据资源，以鉴定疾病内型，并制定更有效的诊断策略，精确的风险分层和有针对性的治疗疗法。试用注册号NCT05441839。
审查心力衰竭与保留的射血分数与肾功能障碍之间的相互关系
心力衰竭，保留的射血分数（HFPEF）和慢性肾脏疾病（CKD）是增加患病率的全球疾病，并且经常被共诊断。这两种情况有共同的危险因素，CKD通过包括全身性炎症和心肌纤维化在内的多种机制有助于HFPEF的发展。HFPEF患者患有CKD的患者通常年龄更大，并且患有更晚期的疾病。 ckd在HFPEF中是一个差的预后指标，而HFPEF对CKD预后的影响不足以进行。 急性肾脏损伤（AKI）在急性代偿HFPEF入院期间很常见，但短期和长期结局尚不清楚。 HFPEF的药理学治疗选择目前很少，在CKD存在下，高潮血症是临床实践中遇到的主要关注点之一。 有关钠 - 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂在HFPEF管理中的作用的最新数据令人鼓舞，尤其是鉴于支持改善肾脏结果的大量证据。 在此，我们回顾了HFPEF和CKD之间的病理生理联系，双重诊断的临床情况，以及HFPEF管理中对肾脏损害的关注。HFPEF患者患有CKD的患者通常年龄更大，并且患有更晚期的疾病。ckd在HFPEF中是一个差的预后指标，而HFPEF对CKD预后的影响不足以进行。急性肾脏损伤（AKI）在急性代偿HFPEF入院期间很常见，但短期和长期结局尚不清楚。HFPEF的药理学治疗选择目前很少，在CKD存在下，高潮血症是临床实践中遇到的主要关注点之一。有关钠 - 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂在HFPEF管理中的作用的最新数据令人鼓舞，尤其是鉴于支持改善肾脏结果的大量证据。在此，我们回顾了HFPEF和CKD之间的病理生理联系，双重诊断的临床情况，以及HFPEF管理中对肾脏损害的关注。
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。