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无定形的心动双胞胎：病例报告
胎儿无定形的acardius是一种罕见的胎儿畸形，缺乏功能性心脏，与人类胚胎不相似。这是陷阱的表现（双反向动脉灌注综合征）。在这种情况下，胎盘中有多种吻合术，动脉动脉，静脉吻合。来自正常（泵）双胞胎的脱氧血液将通过动脉动脉吻合式泵送到伴动双胞胎。Acardiac Twin取决于泵双胞胎的灌注，脱氧血液的供应导致上身发育不良。泵双胞胎遭受心脏衰竭的风险，因此使两者都处于死亡的危险中。Acardiac双胞胎分为四类：（i）Acardius Acephalus 62％：最常见的品种不呈现头部，但可能存在基本的头骨；与下肢相比，上肢几乎总是不存在。不存在隔膜，胸腔和上部器官。由于缺氧引起的皮下坏死使胎儿皮肤增厚。（ii）Acardius无定形的25％：最不发达的怪物，无法识别为人类形态。它可能具有“斑点”或没有头发的皮肤球，没有可识别的四肢。可以找到骨骼，软骨，脂肪，纤维和肌肉组织和血管。（iii）Acardius Anceps 8％：最发达的形式，部分是用颅骨和脑组织残留的。通常存在身体和四肢。索引案例展示了Acardius Acephalus的特征。（iv）Acardius Acormus 5％：最稀有的带躯干头部的形式，头部存在但未发育。在回顾性审查中，可能存在基本的头骨。上肢不存在。质量表现出胎儿器官的非特异性建筑超声图。在10 +6周扫描中，注意到皮下水肿。患者在KKH中接受了Acardiac Twin的RFA，并在学期交付了一个健康男婴。
心动周期中人体颅内脉动
背景：当今医学成像和计算资源的可用性为脑生物力学的高保真计算建模奠定了基础。脑及其环境的特点是组织、血液、脑脊液 (CSF) 和间质液 (ISF) 之间存在动态而复杂的相互作用。在这里，我们设计了一个用于颅内动力学建模和模拟的计算平台，并根据脑脉动的临床相关指标评估模型的有效性。方法：我们开发了人类脑环境中完全耦合的心脏诱发的脉动性脑脊液流和组织运动的有限元模型。三维模型几何形状源自磁共振图像 (MRI)，具有高水平的细节，包括脑组织、脑室系统和颅蛛网膜下腔 (SAS)。我们将器官尺度的脑实质建模为一种由细胞外液网络渗透的弹性介质，并将 SAS 和脑室中的脑脊液流动描述为粘性流体运动。分布在脑实质中的脉动净血流代表心动周期中的血管扩张，是运动的驱动因素。此外，我们还研究了模型变化对一组临床相关感兴趣量的影响。结果：我们的模型预测了脑脊液填充空间和多孔弹性实质在 ICP、脑脊液流量和实质位移方面的复杂相互作用。ICP 的变化主要由其时间幅度决定，但脑脊液填充空间和实质的空间变化都很小。受 ICP 差异的影响，我们发现脑室和颅脊脑脊液流量较大，颅 SAS 中有一些流量，脑实质中存在小的脉动 ISF 速度。此外，该模型预测在心动周期开始时，实质组织在背部方向会呈漏斗状变形。结论：我们的模型准确描述了颅内压、脑脊液流动和脑组织运动之间的复杂相互作用，与临床观察结果相符。它为详细研究生理和病理生理条件下颅内耦合动力学和相互作用提供了一个定性和定量平台。
超声心动图中TrueVue的实用性：文献评论
3。fiore，G.，Gaspardone，C.，Ingallina，G.，Rizza，V.，Melillo，F.，Stella，S.，Ancona，F.，Biondi，F.，Margonato，D.，Palmisano，A.通过三维经感觉的超声心动图玻璃渲染方式通过三维易接受的心房附属形态评估的准确性和可靠性：一项与计算机断层扫描的比较研究。美国超声心动图学会杂志，36（10），1083–1091。doi：10.1016/j.echo.2023.05.013
具有动态变异轨迹模型的超声心动图中的异常检测
我们提出了一种用于超声心动图视频的新型异常检测方法。引入的方法利用了心脏周期的周期性，学习了各种潜在轨迹模型（TVAE）的三种变体。虽然前两个变体（TVAE-C和TVAE-R）模型严格的心脏周期性动作，但第三个（TVAE-S）更笼统，并且可以在整个视频中进行空间表示。所有模型均经过新型内部数据集的健康样本的培训，该数据集的婴儿超声心动图视频由多个室内视图组成，以了解健康人群的规范性之前。在推断期间，执行基于后验（MAP）的异常检测，以检测我们数据集中的分布样品。所提出的方法可靠地识别出严重的先天性心脏缺陷，例如Ebstein的异常或发光复合物。此外，它在检测肺动脉高压和右心室扩张时，用标准变异自动编码器实现了优于基于地图的异常检测。最后，我们证明了所提出的方法可以通过热图强调与异常心脏结构相对应的区域来解释其输出。
L17 – 心音 | Biopac 学生实验室® 第 17 课......
在本课中，您将录制心动周期的声音，生成称为心音图的记录，同时录制 II 导联心电图。您将比较和关联心动周期的电事件和心动周期的机械事件。人体心血管系统由心脏和血管组成，形成双循环：体循环和肺循环。循环模式类似于数字 8，心脏位于中心（图 17.1）。心脏的主要功能是从肺静脉接收血液并将其泵入体动脉，以及从体静脉接收血液并将其泵入肺动脉。在一次心跳期间，与从静脉系统接收血液并将其泵入动脉系统相关的心脏电事件和机械事件序列称为心动周期。心脏的一个简单机械类比是双泵。左右两侧是分开的，但会同步泵血，使血液流经心脏。血液在心脏和血管中的正常流动是单向的，如下所示：
一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
大脑皮层和皮层下网络预测当前心率
摘要 静息心率可能会增加患心血管疾病 (CVD) 和其他不良心血管事件的风险。虽然脑干对心率的自主控制已得到充分证实，但人们对高级皮质和皮质下大脑区域的调节作用知之甚少，尤其是在人类中。这项研究试图描述预测健康成年人普遍心率变化的大脑网络。我们使用专为复杂、高维数据集设计的机器学习方法，从 fMRI 测量的全脑血流动力学信号中预测瞬时心动周期 (心跳间隔) 的变化。基于任务和静息状态的 fMRI 以及外周生理记录取自两个包含个体内大量重复测量的数据组。我们的模型能够可靠地从个体内和个体间的全脑 fMRI 数据中预测瞬时心动周期，在参与者内部测量时预测准确率最高。我们发现，皮层和皮层下脑区网络（其中许多与内脏运动和内脏感觉过程相关）是心动周期变化的可靠预测因素。这为脑-心相互作用提供了更多证据，并朝着开发临床适用的脑对心血管疾病风险贡献的生物标记物迈出了一步。
患有儿茶酚胺能多态性心脏心动过心的患者的通风性厌氧阈值与雅利症发作之间的关系
图1：在所有25种串行心肺运动测试中，锻炼各个点的心率在其中进行了复杂的副本，以比较其通风性厌氧阈值以及单个过早心室收缩（PVC）和多态性心室心动过速的时刻。沿X轴的每个数字代表一个在存在复杂外室的情况下完成的单个CPET。
化学疗法：药物I-L政策（化学药物I-L）
遗传性血管性水肿（HAE）是一种罕见的遗传疾病，是由位于11q染色体染色体上的C1-儿酶抑制剂（C1-INH）引起的，并被遗传为常染色体显性特征。hae的特征是C1-INH活性低和C4水平较低。c1-inh功能可调节补体和内在凝结途径的激活，并且是血浆kallikrein的主要内源性抑制剂。Kallikrein-Kinin系统是一种复杂的蛋白水解级联，涉及炎症和凝结途径的启动。该途径的一个关键方面是通过蛋白酶血浆kallikrein的高分子量（HMW）差异转化为心动激肽。在HAE中，不存在血浆kallikrein活性和经典补体级联反应的正常调节。在攻击过程中，血浆kallikrein的不受管制活性导致过度的心动激肽产生。Bradykinin是一种血管扩张剂，某些人认为负责局部肿胀，炎症和疼痛的特征性HAE症状。