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人工智能在心血管图像中的应用：超声心动图
人工智能（AI）是电子设备通过算法而不会受到人类干扰来做出决策和解决问题的能力。机器学习和深度学习是作为大多数AI功能的基础的技术。您的工作可以使超声心动图更有效，从而减少了观察者和较短的考试。通过算法，心脏图像的采集变得更加容易，更快，准确，从而降低了跨间和内在的变异性并帮助复杂的数据解释。除了获得图像的获取和解释外，AI还应用了报告和报告的开发，并且技术已用于监测患者的演变。自动测量资源，包括确定左心室射血分数，心脏室，壁厚和多普勒测量结果已在临床环境中得到验证。阀门分割评估，在微创结构心脏干预和导管中很重要，是另一个扩展的区域。超声心动图中AI的未来在于对临床和图像数据的自动分析，以最佳诊断各种心脏病，以及预防治疗结果和个人风险。AI实施限制是质量差或偏见的数据，供应商之间的非均匀标准以及不同算法之间在各种设备中工作的需要。
使用深度学习
摘要：有关左心的解剖结构的知识，特定于中庭（LA）和心室（即心内膜外 - 伏托（Vendo）和表心外 - lvepi）对于评估心脏功能是必不可少的。超声心动图的心脏结构的手动分割是基线参考，但结果是用户依赖性且耗时的。为了支持临床实践，本文提出了一种新的深入学习（DL）工具，用于从超声心动图图像中分割左心的解剖结构。特别是设计为两个卷积神经网络，Yolov7算法和一个U-NET的组合，其目的是将超声心动图像自动分为Lvendo，Lvepi和La。基于DL的工具接受了对心脏习得的培训和测试。对于每位患者，临床医生收购并注释了末端和末端末端的顶部两次和四室视图。在全球范围内，我们的基于DL的工具能够分割Lvendo，Lvepi和La，提供了等于92.63％，85.59％和87.57％的骰子相似性系数。总而言之，所提出的基于DL的工具被证明是可靠的，可以自动分割左心的解剖结构并支持心脏病临床实践。
对2022 ESC心脏肿瘤学指南的实用方法：专家团队的评论 - 心脏病专家和肿瘤学家
癌症患者的心血管毒性风险分层心血管风险分层应在癌症诊断后并行进行。这导致评估个体心血管风险，个性化和对心脏病治疗期间心脏管理的选择，而无需不必要的延迟[3]。A careful clinical history (traditional risk factors, prior history of cardiological diseases, cancer, and its therapy) should be supple- mented with a physical examination, 12-lead electrocardiogram (ECG), cardiac biomarkers for cancer therapy-related cardiovascular toxicity (CTR-CVT) (baseline assessment and follow-up) of natriuretic peptide (NP) and/or cardiac troponin （CTN）在所有未接受心脏毒性疗法的患者中。心血管成像，最好是经胸膜超声心动图形（TTE），可能补充了3D超声心动图或GLS或GLS（全球纵向应变）评估，如果有疑问，应考虑[4]。先前被诊断的病毒性疾病的存在需要单独选择其他测试。预先存在的心血管疾病不能自动成为扣留癌症治疗的原因。在此类患者中，diac护理旨在优化心血管治疗，从而降低癌症治疗前，期间和之后的风险[5]。
课程规格 一般信息
纵隔和心包（解剖学）1 - 心腔、瓣膜、传导系统和心脏神经支配（解剖学）2 - 心脏的发育（解剖学）3 - 心脏血管的组织（生理学）4 - 心肌和血管的组织学（解剖学）5 - 心脏血管的表面解剖学（解剖学）6 - 心肌的生理学（生理学）7 - 心电图（生理学）8 - 心律失常（生理学）9 - 抗心律失常药物（药理学）10 - 心动周期（生理学）11 - 心输出量及其调节（生理学）12 - 心脏的泵送（生理学）13 - 生理和病理条件下心肌的代谢（生物化学）14 - 心肌炎的微生物学（病理学）15 -心脏瓣膜疾病。风湿热和风湿性心脏病 1（病理学） 16 - 心内膜炎心肌炎（病理学） 17 - 心肌病 - 心包和心脏肿瘤（病理学） 18 - 心脏酶和其他蛋白质标记物（生物化学） 19 - 血管 I-动脉系统（解剖学） 20 - 血管 II - 静脉系统（解剖学） 21 - 血管系统的发育（解剖学） 22 - 血压（生理学） 23 - 微循环（生理学） 24 - 血浆脂蛋白和胆固醇（生物化学） 25 - 动脉硬化动脉粥样硬化（病理学） 26 - 抗高血压药物（药理学） 27 - 高脂血症（药理学） 28 - 用于治疗心力衰竭的药物（药理学） 29 -
在母体自身免疫性疾病中没有传导缺陷的回声胎儿心脏：鲜为人知的关联
孕妇中抽象的阳性抗RO/SSA和抗LA/SSB抗体IE与胎儿先天性心脏障碍（CHB）密切相关。增加胎儿心肌心动膜的回声性是孕产妇自身免疫性疾病的鲜为人知的节日之一。在对过去十年（2010- 2019年）在我们的胎儿医学单位的数据的重新观察分析中，我们确定了在第二个妊娠中期的九个胎儿，隔离的九个胎儿，孤立的没有CHB的内部甲虫的回声性增加。在三种情况下，母亲患有预先存在的自发性疾病。评估回声胎儿心脏后，其他人被诊断为阳性自身免疫性抗体。一个胎儿在33周后出现了一级心脏块，而另一个胎儿在演示后三周具有二级心脏块。没有胎儿死亡率。所有人都活出生。一个患有心动过速和心室功能障碍的胎儿在出生后的几天内死亡。两个带有心脏障碍的婴儿都是稳定的，并且在医疗随访中，而其他婴儿则保持无症状。似乎是由影响内部心肌的母体自身抗体引起的胎儿疾病，但会保留传导系统。在具有回声心脏的胎儿中，评估母体自身免疫
先天性缺乏心包
案例介绍一名50岁的非洲裔美国男性向急诊室提出了呼吸急促（SOB）的主要抱怨，并在劳累时呼吸困难恶化了一周。他描述了躺在左侧，以及呼吸呼吸，矫形和不辐射的左侧胸部压力时，使Sob恶化。进行体格检查，患者是心动过心，心率不规则，下叶的裂纹，痕量的双侧下肢水肿和不可填充的顶尖脉冲。实验室研究对于2830 pg/mL（正常范围= <100 pg/ml）和阴性肌酮蛋白的启行-B型亚替肽（Pro-BNP）水平很重要。心电图（ECG）的心室速率为每分钟146次，不规则的节奏不规则，右轴偏差和R波进展不佳。胸部X射线（CXR）（图1）揭示了心脏肿大和右心脏边框减少。随后的超声心动图显示出严重的二尖瓣反流和中等三尖瓣反流。值得注意的是，它还显示了心脏在顶端窗口中的心脏移动，可疑，因为缺乏心包。CT扫描证实了左心包部分缺失的诊断。CT扫描证实了左心包部分缺失的诊断。
超声心动图人工智能：时机已到
人工智能 (AI) 已经影响到临床医学的各个方面，预计将彻底改变诊断、治疗和患者护理。通过新颖的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，AI 在心脏病学和心脏检查（包括超声心动图）方面取得了重大进展。超声心动图是一种无处不在的工具，仍然是评估许多心血管疾病的一线工具，它拥有庞大的数据集、客观参数、广泛可用性和出色的安全性，是 AI 进步的完美候选者。因此，AI 已经在超声心动图领域打下了坚实的基础，在训练、图像采集、解释和分析、诊断、预测和表型发展方面显示出巨大的前景。然而，在超声心动图中，现实世界的临床应用和 AI 衍生算法的采用仍然存在重大障碍，最重要的是缺乏临床结果研究。虽然事实证明 AI 可以匹敌甚至超越人类同行，但现实世界结果的改善仍有待确定。法律和道德问题也阻碍了它的进步。要将人工智能推向临床工作空间，需要开展大规模的以结果为重点的试验和多学科的合作。尽管如此，目前和新兴的试验表明，这些系统无疑将改变超声心动图，提高临床实用性、效率和培训。
生命系统采用蠕动波谐波来经济高效地优化泵送性能
波状模式在生命体中普遍存在，包括肠道蠕动[1]、蠕虫类生物的波动性运动[2]或心动周期[3]等日常现象，以及纤毛和鞭毛跳动[4]、基因振荡[5]或反应扩散模式[6]等微观波。这些模式的功能各不相同，但值得注意的是，它们往往与运输或运动直接相关。每个系统都有不同的振荡特征，例如体形[7]或分子浓度[8]，但所有系统都由一组有限的波参数所支配——波长、振幅和频率。此外，参数选择受到物理或生物约束的限制。在给定约束的情况下，生命系统会使用哪些策略来实现波的功能？环境变化对生命系统提出了挑战，要求它们在有限的波参数下改变波的动力学，同时还要保持在波的约束范围内。例如，线虫秀丽隐杆线虫根据环境的粘弹性，通过调节其波浪形身体的波动波长、振幅和频率来改变其运动方式[9]。然而，这种适应性与波的能量成本的变化相伴而生，而这往往是生命的最大限制[10,11]。虽然正弦波形提供的可调整参数很少，但一些生命系统却使用波的叠加。例如人类肠道的蠕动收缩[12]或人类精子的鞭毛跳动[13]。多种波的叠加可以调节总波形，从而增加
文章射频超声对内源性脑组织位移成像的量化
摘要：本文旨在量化使用超声射频 (RF) 信号对脑组织内源性运动进行成像时使用的位移参数。在一项临床前研究中，具有 RF 输出的超声诊断系统配备了专用的信号处理软件和受试者头部超声换能器稳定装置。这允许使用 RF 扫描框架来计算微米范围的位移，不包括超声检查员引起的运动。对动态幻影实验中定量位移估计的分析表明，根据信号片段之间的皮尔逊相关性 (最小 p ≤ 0.001)，55 μm 至 2 μm 的位移被量化为可信的。实验和临床成像中使用了相同的算法和扫描硬件，这允许将幻影结果转化为阿尔茨海默病患者和健康老年受试者作为例子。六个体内心动周期事件的可信定量位移波形范围从 8 μm 到 263 μm（皮尔逊相关性 p ≤ 0.01）。位移时间序列显示出评估扫描平面每个点的内源性位移信号形态的良好可能性，而位移图（位移参数的区域分布）对于组织表征至关重要。
BC癌症方案摘要用于使用奥沙利铂，氟尿嘧啶，Leucovo
接触医师：GI全身治疗资格：必须具有：局部晚期或转移性食管癌（腺癌或鳞状细胞癌）或胃食管接受腺癌腺癌，没有先前的姑息化化学疗法和pd-l1的表达（cpts）（cpts）（cpps and）（cpps cpps）（cpps）cpts： performance status 0 to 2 Adequate marrow reserve, hepatic and renal function Access to a treatment center with expertise to manage immune-mediated adverse reactions of pembrolizumab Notes : Patients started on GIGAVFFOXP prior to 1 Feb 2025 with CPS unknown or less than 1 may continue per provider discretion Patients who were started on, or had completed first-line chemotherapy prior to 1 July 2022, and have not进展，如果满足所有其他资格标准，则可以转变为Gigavffoxp。如果没有疾病的间隔为6个月或更长的时间为6个月或更高在随后的疾病进展时，Pembrolizumab撤退（或没有化学治疗）的患者（如果没有：9 cyccles cyccles），则有资格使用：除了进展以外的其他原因（例如毒性或完全反应）之外，已经停止了pembrolizumab撤退不排除所需的额外上限批准：患者必须没有：HER-2阳性疾病临床上心动不下的心律失常，心脏失调或以前的心脏衰竭或心肌衰减的临床性心脏衰竭病史（临床上的病史）中枢神经系统转移先天性长QT综合征 - 避免奥沙利铂严重的外周神经病