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超声心动图指南
右心脏适应肺动脉高压（pH）是患有或面临心肺疾病风险或有风险的临床结果，发病率和死亡率的关键决定因素。世界上关于肺动脉高压的世界研讨会最近将pH值重新定义为平均肺动脉压> 20 mM Hg，基于大量的流行病学证据，强调了甚至在重大不良临床事件上平均脉冲脉冲压力的显着升高的显着影响。pH值降低的诊断阈值对超声心动图及其在早期检测和筛查，重固定的血液动力学评估和纵向监测中的关键作用具有新的兴趣。但是，对右心脏的系统评估仍然不一致，这主要是由于专注于左心评估，对右心脏超声技术的熟悉程度有限，并且缺乏参考证据定义正常的右心脏大小和功能。对正确心脏的系统，全面的超声评估为筛查处于危险人群，pH分类，风险地层，监测治疗治疗反应和告知预后方面提供了有价值的诊断见解，从而提高了临床效果。（J Am Soc Echocardiogr 2025; 38：141-86。）
经胸膜超声心动图
在某些情况下，替代方案/其他程序可能有必要具有“对比的超声心动图”。这是相同的过程，但涉及将套管插入您的手臂中，并注入了特殊类型的染料，以便更清楚地看到您的心脏。在此事件中，您将获得有关该过程的更多信息。References / sources of evidence https://www.nhs.uk/conditions/echocardiogram/ https://www.bsecho.org/Public/Communities/Patients-subpages/Patient- information.aspx Contacts / further information Diagnostic cardiology: 01284 712536 West Suffolk NHS Foundation Trust is actively involved in临床研究。您的医生，临床团队或研究与开发部门可能会与您与您有关特定的临床研究，您可能有兴趣参加。如果您不希望与这些目的联系，请发送电子邮件至info.gov@wsh.nhs.uk。这绝不会影响您接受的护理或治疗。如果您需要有关访问西萨福克医院及其设施的任何信息，请访问该网站以获取可访问的（disabledgo的新名称）https://www.accessable.co.uk©West Suffolk NHS NHS Foundation Trust
美国超声心动图学会和胎儿超声心动图表现标准
引言f etal超声心动图是人类胎儿心血管系统的超声评估。一般的产科超声已成为妊娠护理的标准部分，通常用于确定胎儿年龄，大小，性别或福祉以及检测先天性异常。多种母体或胎儿疾病可能导致胎儿心血管系统异常，要求在超过该水平的水平上进行评估，并以标准的产前产科超声来实现。在这些情况下，应形成胎儿超声心动图。在医生中提高了运营商的技能，结合了当今超声系统的敏感性，从而提高了对胎儿心血管异常的检测，并增加了对更详细评估的胎儿心血管异常的检测，并提高了对胎儿心血管异常的检测和增加的要求。先天性心脏病是人类最常见的先天性异常。1随着先天异常的检测率不断增加，对胎儿超声心动图的需求已增长。通过胎儿超声心动图准确地诊断先天性心脏不适可提供许多主体。它允许在产前和产后状态之间平稳过渡，并有机会在出生时立即提供护理，从而避免了血液动力学妥协的开始。最近的
重建3轴地震心动图的 -
摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型，用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向（SCG X和SCG Y）从SCG信号沿背层方向预测地震心动图（SCG）。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号，并将片段降采样，归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存（LSTM）网络，以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤，代表一个心脏周期，并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明，LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图，心脏振动，信号重建，深度学习，LSTM网络。
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。
超声心动图领域的人工智能
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胎儿超声心动图表现的指南和建议：美国超声心动图学会的更新
来自加利福尼亚大学旧金山，加利福尼亚州旧金山大学（A.J.M.-G.，S.P。）;华盛顿儿童国家医院，哥伦比亚特区（M.T.D.）;密歇根大学，密歇根州安阿伯（S.G.）；艾伯塔大学，加拿大艾伯塔省埃德蒙顿（L.H.）;佐治亚州亚特兰大亚特兰大儿童医疗保健（J.K。）；贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦（W.L.，S.A.M.）;埃默里大学/佐治亚州亚特兰大亚特兰大的儿童医疗保健（E.M.）；德克萨斯州休斯敦的德克萨斯儿童医院（S.A.M.）;犹他州犹他州犹他州大学（N.M.P.）;加利福尼亚州洛杉矶的洛杉矶儿童医院（J.P.）；杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆（N.S.）;英国伦敦的埃维利娜·伦敦儿童医院（J.S.）;杜邦/尼莫斯儿童医院，特拉华州威尔明顿（S.S。）；宾夕法尼亚州费城费城儿童医院（Z.T.）。
通过 R3D Transformer 实现超声心动图矢量嵌入，推动自动超声心动图的发展
我们的模型性能接近为相同 EF 分类问题开发的当前 SOTA（最先进）分类器，这突显了其质量。例如，我们的准确率高于最新模型，同时与最佳 SOTA 准确率相差 5 分以内。我们的 AUC 也高于最新模型，与最佳 SOTA AUC 相差 6 分以内。a R3D Transformer，ResNet18 主干。b 未公开的算法。c 具有空洞卷积的 3D 卷积神经网络。d GSM，Inception 主干，32 帧超声心动图。e 移动 U-Net。
简化超声心动图标准的实用性
方法：基于学校的横断面研究是在Kondoa区的5至20岁之间的小学和中学学者中进行的。符合条件的小学和中学学者根据非专家人员的简化超声心动图标准，然后是专家人员的2012年世界心脏联合会标准。连续变量作为标准偏差或IQR中位数的均值表示。分类变量表示为频率和百分比。将简化标准的超声心动图发现与2012年世界心脏联合会的发现进行了比较。使用Stata中的交叉表，确定简化标准的效用。通过接收器操作特征曲线（AUC）在95％CI的情况下通过面积进行了评估并通过面积进行比较。