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World File Search System心动图
心脏心动图记录的心脏杂音检测
心脏听诊是一种可访问的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，他们可能需要对异常心脏功能进行后续诊断筛查和治疗。但是，需要专家来解释心脏声音，从而限制了在资源受限环境中心脏听觉的可及性。因此，George B. Moody Physionet挑战2022邀请团队开发出从唱机的心脏声音（PCG）记录的心脏声音记录中检测心脏杂音和异常心脏功能的算法方法。为了挑战，我们从1452名巴西主要是儿科患者中采购了5272个PCG记录，并邀请团队实施诊断性筛查算法，以检测记录中的心脏杂音和异常的CAR-DIAC功能。我们要求参与者为其算法提交完整的培训和推理代码，以提高其工作的透明度，可重复性和效用。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查，诊断，误诊和治疗的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处，并促进了更临床相关的算法的发展。在挑战期间，我们从87个团队中收到了779个算法，导致53个工作代码库，用于检测心脏杂音和PCG录音中异常心脏功能。使用心脏声记录来识别心脏杂音和异常心脏功能使我们能够探索潜力这些算法代表了学术界和行业的多种方法，包括使用具有工程性临床和统计特征的更传统的机器学习技术以及主要依赖深度学习模型来发现信息性特征的方法。
胎儿超声心动图检查内容大纲
知识，技能和能力：以下是完成内容大纲中列出的任务所需的基础知识，技能和能力的列表。能够在考试前识别家庭，母体和胎儿危险因素并与预期的检查结果相关，了解如何确定胎儿位置，现场和心脏轴知识知识，对正常和异常的胎儿心率和节律以及适当的方式以及适当的方式，以评估它们对胎儿心脏瓣膜和血管范围内正常波形的知识，了解胎儿心脏瓣膜和血管的知识。了解异常血液动力学如何影响对关键孕产妇和胎儿临床发现的心脏理解，这些发现在检查超声检查的考试中需要立即注意的超声系统设置的知识，以优化图像质量和血液动力学评估能力，以识别和理解对遗传综合症的知识，并了解遗传综合症的知识，并识别胎儿心脏疾病的知识，并识别胎儿心脏的知识，并将其相关的心脏视为既定性疾病，以识别胎儿心脏的知识，并将其相关的心脏视为既定性疾病的知识关于如何获得标准心脏解剖学观点和方案的异常知识，以评估胎儿心脏的心脏能力进行标准测量以确定正常的心脏结构和功能异常。胎儿胚胎学的知识了解胎儿电导传导系统
心肌应变成像（例如心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图，组织多普勒超声心动图）MP9771
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使用扩散模型生成合成超声心动图
摘要 — 超声心动图是使用超声成像捕获的人体心脏的视频序列。它显示心脏结构和运动，有助于诊断心血管疾病。需要大量训练数据的深度学习方法已成功利用超声心动图检测心脏瓣膜病等心血管疾病。可用于机器学习训练的大型超声心动图数据集很少。解决这个问题的一种方法是使用现代机器学习生成方法来生成可用于机器学习训练的合成超声心动图。在本文中，我们提出了一种用于生成超声心动图的视频扩散方法。我们的方法使用 3D 自注意机制和超分辨率模型。我们证明，与现有的超声心动图生成方法相比，我们提出的方法可以生成分辨率更高、伪影更少的超声心动图。索引词 — 超声心动图、扩散模型、生成式 AI
AFC成人超声心动图的能力培训要求
候选人必须表现出在经胸超声心动图的独立绩效和解释方面的能力。他们必须熟悉诊断超声设备的操作，具有使用运动模式（M模式），二维（2-D）和多普勒超声心动图进行全面的超声心动图进行诊断，完整和定量准确的。他们必须在与超声师的临床互动和监督方面具有经验。1需要六个训练块（24周）的最低培训期，并需要参与超声心动图实验室的日常活动，包括进行150项完整的经胸研究以及对450个完整的定量经梭状胸腔研究的解释，涵盖了许多心脏疾病。1位超声检查员是经过认证的专业人员，他们接受了进行超声心动图检查的培训。超声心动图学家是受过培训，可以进行，解释和报告超声心动图以协助患者护理的医生。
对母亲出生的婴儿的超声心动图评估...
GDM会影响胎儿心脏的结构和功能，以及由于高血糖症和高酮毒素血症的毒性作用，整个妊娠期间都会影响胎儿循环。这些效果修改了多种生化和信号转导途径，产生过多的游离氧化自由基，会损害自噬，增加凋亡，并破坏细胞体内稳态，增殖和神经rest细胞的迁移，这对于心脏和大脑的发展至关重要[5,6]。这可能导致糖尿病性胎儿病，胎盘绒毛血管化的改变和胎儿静脉血栓形成[7]。在怀孕的早期阶段会阻碍负责胚胎发生过程中心脏正确发育的基因的正确表达，可能导致
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。
心脏研究所的2025年年度超声心动图和...
1共享机构隶属关系是指在同一公司/大学的同一地点/校园工作。它不包括同一系统的同一系统的单独大学或同一公司的遥远地点。2共同撰写的作品是指共同撰写的论文和书籍，无论是正式出版还是刚刚在线发布，这是由于科学问题的合作而导致的。通常不包括联合编辑功能，例如共同编辑的程序量。在线出版物中，第一个发布（不是修订）确定相关日期。纸的多个版本（会议，EPRINT，杂志）算作一篇论文。3 COI不限于自动，其他可能是可能的。COIS超越自动COI可能涉及财务，智力或个人利益。示例包括密切相关的技术工作，以联合项目或赠款申请的形式合作，业务关系，亲密的个人友谊，个人仇恨实例。全部透明度至关重要，作者和审稿人必须向主席或编辑披露他们认为可能会产生偏见的任何情况，即使它不会提高到COI的水平。编辑或计划主席将决定是否应将这种情况视为COI。
使用电子健康记录和超声心动图
研究人群和数据来源雷恩大学医院中心（RUHC）的EHOP临床数据仓库（CDW）包含临床笔记，药物处方，实验室测试和行政数据。6，7它还包括使用法国版本的国际疾病分类（ICD-10）编码的诊断。使用这项技术，可以将Ruch的种群筛选为患有HFPEF的患者。根据其医生的报告，将患者定义为具有HFPEF（这些是SUP提出的用于应用指南的定义）。然后，我们将这些患者的单个EHR数据进行了分析。此外，还提供超声心动图数据。我们专注于2017年1月至2018年12月之间的每个记录。
