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World File Search System心动
心力衰竭概述和治疗（HF）
2。对家族/遗传原因的认识和识别越来越多。3。糖尿病，肥胖，甲状腺疾病，肢端肥大和生长激素缺乏4。毒素，例如酒精（每天> 90克酒精，即7 - 8饮料），可卡因，抗肿瘤剂，例如环磷酰胺，紫菜素，5 - 氟 - 鲁西尔和蒽环类药物，曲妥珠单抗（赫斯蒂汀），Ephedra，Aphedra，合代代谢固醇类固醇和钴。5。硫胺素缺乏6。心动过速诱导的心肌病：发生长时间的室内和心室心动过速发生，通常在速率控制下可逆。7。炎症性心肌病：10％无法解释的心肌病 - 与HIV，SLE，Chagas氏病有关（T.Cruzi）8。超敏性心肌病 - 青霉素，苯妥英钠，INH，磺酰胺。9。围围心肌病：未知的病因？免疫原性？第三学期/产后的超型LV功能障碍最多六个月发病率：1：1300危险因素：高级母亲年龄，多重年龄，非洲下降在30-50％的病例中六个月内症状显着改善。10。铁超负荷心肌病 - 肿瘤色素病，β地中海贫血专业，经常输血11。淀粉样变性，结节病12。takotsubo心肌病 - 急性，通常是可逆的LV功能障碍，在没有CAD上是由交感神经触发而不是情绪或身体压力引起的。在超声心动图上发现顶点的典型顶气球。
ioppn库概述
由于心室心律不齐而导致的心脏猝死（SCD）仍然是西方社会死亡率最重要的原因之一。植入的心脏扭曲器除颤器（ICD）可以通过应用适当的电疗法来自动检测和治疗心室心律不齐，从而有效防止SCD。尽管每天都从否则致命的心脏发作中挽救了无数生命，但这些设备仍然远离最佳疗法。非常高强度的电击消耗ICD电池，而由于心律失衡而引起的不适当的冲击会引起严重的疼痛，并在设备受体中引起了相关的心理问题。此外，应用的休克疗法经常失败，需要多种疗法，通常会使心律不齐更糟，并导致最终的休克失败和死亡。ICD设备设计正在迅速发展，从传统的（也是最常用的）换式设备（TV-ICD），电极直接植入心脏室和静脉，再到日益常见的地下设备（S-ICD），这些设备（S-ICD）完全利用了心脏外部的电极。尽管减少了并发症，S-ICD仍需要更高的能量来确保除颤，并且没有物理与心脏接触的电极目前无法直接加快心脏的速度，这对于应用反对抗心动性（ATP）疗法（ATP）疗法 - 对电视节目的无与伦比的防御能力而言，这通常是对强烈的震惊的避免避免的，这可能是有用的。最近，海底（血管外）设备（EV-ICD）也推向市场，这些设备是电视设备和S-ICD设备之间的中介。
根据不完整心电图信号估计心率
摘要：心率作为生理健康状况最显著的指标之一，成为研究者们必研究的对象。与许多现有方法不同，本文提出了一种在时间序列缺失模式下从心电图中实现短时心率估计的方法。得益于深度学习的快速发展，我们采用双向长短期记忆模型 (Bi-LSTM) 和时间卷积网络 (TCN) 从持续时间小于一个心动周期的心跳信号中恢复完整的心跳信号，并从恢复的片段中结合输入和预测输出估计心率。我们还比较了 Bi-LSTM 和 TCN 在 PhysioNet 数据集上的性能。通过在没有明显心律失常的数据库中的静息心率范围 60–120 bpm 和有心律失常的数据库中的相应范围 30–150 bpm 上验证该方法，我们发现网络为固定格式的不完整信号提供了一种估计方法。这些结果与正常心跳数据集 (γ > 0.7, RMSE < 10) 和心律失常数据库 (γ > 0.6, RMSE < 30) 中的真实心跳一致，验证了可以通过模型提前估计心率。我们还讨论了预测模型的短期限制。它可以用于生理目的，例如时间受限场景中的移动感应，并为缺失数据模式中更好的时间序列分析提供有用的见解。
超声心动图对收缩功能的辅助解释
临床决策需要抽象的客观精确和可靠的超声心动图评估（LVEF）。最近，已经开发了人工智能（AI）模型来准确估计LVEF。这项研究的目的是评估AI模型是否可以估算LVEF的专家读取并降低1级读取器的机构间变异性，其中AI-LVEF在超声心动图屏幕上显示。方法是由1级超声心动图技能（解释图像的最低能力水平）的五位心脏病学家进行的，这项前瞻性超声心动图研究。协议1：测量48个病例的视觉LVEF，而无需从AI-LVEF输入。协议2：再次向所有读者展示了48个情况，其中包含AI-LVEF数据。为了评估有或没有AI-LVEF的一致性和准确性，将每个视觉LVEF测量与五位专家读者的平均估计值进行了比较。结果在AI-LVEF和参考LVEF（r = 0.90，p <0.001）之间发现了良好的相关性。对于分类LVEF，心力衰竭的曲线下面积为0.95，而保留的EF为0.96，心力衰竭减少了EF。对于精确度，使用Ai-LVEF将SD从6.1±2.3降低至2.5±0.9（p <0.001）。对于精度，用AI-LVEF将根平方误差从7.5±3.1提高到5.6±3.2（p = 0.004）。结论AI可以为来自不同机构的1级读者的超声心动图上的收缩功能解释。
过敏反应和Ace- ...
过敏反应是一种潜在的威胁生命的多系统过敏反应，对生物触发器，从而从肥大细胞和粒细胞中释放出有效的炎症性介体，并在任何组合中包括皮肤，肺，肺，心脏或胃肠道中至少包括两个器官系统中的症状。一个例外是深度低血压作为孤立的症状。过敏反应有两种类型：免疫学和非免疫学。免疫过敏症将开始启动。如果未经治疗，可能会发生冲击（深度低血压）或窒息（气道阻塞）死亡。非免疫学途径可以在许多方面启动。一种异物可以直接与肥大细胞和嗜碱性粒细胞的受体结合，从而导致脱粒。可以通过过敏毒素C3A和C5A的释放，随后募集肥大细胞和嗜碱性粒细胞，可以通过释放过敏毒素C3A和C5A进行免疫复合激活。最后，高摩尔对比剂会导致血细胞裂解，酶释放和补体激活，从而导致过敏反应（过敏反应）症状。在本报告中，我们强调了在肥大细胞依赖性过敏反应中募集铁丁蛋白形成的级联反应，这是严重低血压或气道妥协的潜在介体（哮喘，喉咙，喉咙水肿）。我们还考虑由于血管紧张素转化酶的抑制作用而导致内源性心动激肽代谢率降低，这不仅导致喉水肿瘤，而且导致舌头肿胀，并带有分泌物的吸入。
胎儿心脏异常留下心房异构主义
我们报告了一个35岁的G7 P3孕妇的病例，她们进行了异常扫描和胎儿超声心动图（ECHO），显示左室异构异构主义，下腔静脉的下腔和半肌肌延伸到左肠vena vena cava和胎儿的胎儿性心动节症。怀孕以妊娠36 +4周的妊娠剖宫产结束，以期为患者要求。新生女婴需要专家新生儿医生和心脏病医生咨询，并在新生儿重症监护室住了4天，此后，她以定期随访的利尿剂为稳定的临床状况出院，并计划在6个月中进行手术。左心房异构主义在产前检测到心脏畸形的各种范围。完整的心脏阻滞，复杂的心脏异常和胎儿水力是不良的预后特征。那些仅患有较小心脏畸形的人在产后胆管闭锁和由于肠梗阻导致的肠梗阻而处于危险中。目前的报告提出了胎儿剩下的心房异构主义的案例。专家超声师和胎儿心脏病专家在怀孕中确定了这种情况。一般而言，左室异构主义的心脏状况似乎不那么严重。因此，由于这种情况的稀有性，我们报告了此情况。左心房异构主义是一种具有挑战性的疾病，需要专家心脏病专家的意见和产前咨询。对预后迹象不佳的产前监测对于通过多学科团队方法为制定适当的计划和产后干预的适当计划至关重要。
2021 年 FDA 批准的人工智能前景
背景：机器学习 (ML) 是一种人工智能 (AI) 技术，它使用数据驱动的方法进行模式识别，已被证明对医疗保健领域的许多任务有益。为了描述 AI/ML 应用在临床中的商业可用性，我们对美国食品药品管理局 (FDA) 截至 2021 年 6 月批准/批准的支持 AI/ML 的医疗器械进行了详细分析。方法/材料：审查了 FDA 编制的 343 种支持 AI/ML 的医疗器械的公开批准函。分析了设备的特性及其预期用途模式，并对汇总数据进行了基本的描述性统计分析。结果：大多数设备都由放射科 (70.3%) 和心血管 (12.0%) 医学专业小组审查。自 2010 年代中期以来，这些设备的增长急剧上升。大多数 (95.0%) 设备根据 510 (k) 上市前通知途径获得批准，69.4% 是软件即医疗器械 (SaMD)。在 241 种放射学相关设备中，最常见的应用是诊断辅助 (48.5%) 和图像重建 (14.1%)。在 117 种用于诊断辅助的放射学相关设备中，20.5% 用于乳腺病变评估，14.5% 用于超声心动图上的心脏功能评估。在 41 种心脏病学相关设备中，最常见的应用是基于心电图的心律失常检测 (46.3%) 和血流动力学与生命体征监测 (26.8%)。结论：在本研究中，我们描述了 FDA 批准或批准的 AI/ML 医疗设备的模式和趋势。据我们所知，这是截至 2021 年最新、最全面的格局分析。
对深度和机器进行系统的文献综述......
在整个心动周期中，都会产生心音，随着心脏调节器的打开和关闭，血液进入心腔。血流产生听觉噪声；血流越湍急，产生的氛围就越多。健康成人每次心跳都会连续出现两种常见的心音。它们是第一心音 (S1) 和第二心音 (S2)，分别由房室瓣和半月瓣关闭引起。当前的系统评价基于“系统评价和荟萃分析声明的首选报告项目”和 40 项相关研究。文献搜索使用了类似于以下搜索引擎：IEEE Xplore、Google Scholar、Hindawi、PubMed、SCOPUS、Wiley Online、Web of Science、Taylor and Francis、ScienceDirect 和 Ebscohost。本研究集中于四个特征：机器和深度学习算法、最佳算法性能、数据集和心血管疾病预测中的应用。实验文章没有使用强化学习、半监督学习、深度学习和机器学习的有前景的方面。基于集成技术的算法表现出合理的准确率，但并不常见，而卷积神经网络 (CNN) 则得到了很好的体现。一些研究涂抹了主要数据集（37 个中的 13 个）。循环神经网络 (RNN)、增强算法、支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 是表现最佳的算法。这篇评论将有利于研究人员使用机器和深度学习方法预测心血管疾病。关键词——心血管疾病、数据集、算法、深度学习、机器学习
设计大数据时代的超声心动图
机器学习（ML）和大数据具有逆转性心血管成像的潜力。1在超声心动图中，ML已用于图像增强，查看分类和指导，量身定量甚至诊断。在有或没有ML的情况下，大数据分析可以为越来越多的可扩展结果的研究和质量改进提供动力。机器学习的性能与训练和测试的数据密不可分。1，2此外，有效且有效的数据存储和组织可以对医院系统和患者护理产生显着的好处。3然而，传统的超声心动图图片归档和通信系统（Echo-PAC）未签署以利用临床成像和相关元数据进行大数据分析。从历史上看，超声心动图数据设计仅在支持日常临床操作中所考虑。随着需要快速访问超声心动图数据的需求，并且在整个机构之间大规模访问，当前的数据设计跌至不可接受的短缺。例如，尽管有一致性的陈述，但在制造商中，元数据构成了数字成像和医学（DICOM）成像的通信（DICOM）成像并未达到最佳标准化，并且缺少特定的标签，这些标签极大地有助于数据挖掘，采用和预处理4（图1）。图像的发展受到烧毁的患者健康信息（PHI）的阻碍。在超声计算机上进行的测量并非与制造商之间的回声PAC接缝不可互操作，从而导致在购物车上获得的测量值经常丢失。5数据库
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量