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World File Search System心动图
开发和评估自然语言处理系统，用于策划胸膜超声心动图（TTE）数据库
摘要：背景：尽管电子健康记录（EHR）提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解，但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息，由于其叙事结构，提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理（NLP）已成功地用于各种医学领域，但它并未在超声心动图分析中使用。目的：开发一种基于NLP的方法，通过准确转换（例如LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX）和离散（例如，反应性严重性）在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究，从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法：135,062跨性超声心动图（TTE）报告源自146967基线超声心动图报告，分为三个同类：培训和验证（n = 1075），测试数据集（n = 98）和应用程序集（n = 133,889）。NLP系统是开发的，并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集，以与NLP提取进行比较。一致性，歧视，准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果：包括LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分（ICC = 1.00，p <0.05）表现出完美的评估者可靠性，并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径，横向MAPSE，峰值E速度，横向E速度，PV VMAX，Valsalva的Sinuses，valsalva的sinuse，valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平（ICC = 0.75–0.9，p <0.05）的评价者间可靠性。此外，在混淆矩阵分析中，离散结果度量的准确率为91.38％，表明有效性能。结论：基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告，从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性，并支持研究和临床决策。
野生生菜的四种形态型中的解剖学，核型和核DNA含量研究
本文对心脏淀粉样变性（CA）的几个超声心动图发现的诊断值进行了批判性综述。考虑到其具有挑战性的诊断以及临床医生对高度怀疑的高指数的需要，强调了对CA的早期和准确检测的重要性。超声心动图通常是怀疑CA时心脏结构和功能成像评估的首选。本文涵盖了几种常规的超声心动图特征和斑点跟踪超声心动图 - 派生的变形参数。其中一些索引分组在一起以形成分数，这可以提高诊断Ca的准确性。，特别是在较早的阶段，超声心动图具有较低的特异性，可以区分淀粉样蛋白和其他肥厚的表型，强调与临床危险信号，实验室测试和其他心脏成像方式相关的需求。
定量超声心动图评估和无症状三尖瓣反流的早期干预的最佳标准
多变量调整模型中包含的变量包括年龄，性别，种族，TR，心脏手术病史，随访期间的TR手术，肾小球效果率，LVEF，糖尿病，高血压和先前的血管事件。在此模型中分别评估了每个超声心动图参数。b对逐步选择模型进行了与多变量调整后的模型相同的协变量，并使用了向后逐步选择算法从超声心动图参数中进行选择，这些参数是从多变量调整的模型中显着的（除了标记为C或F）。最终模型中保留的超声心动图参数是反流体积，分数变化，RVFW和RA菌株。的最后一列的缺少值的参数表示选择算法从最终模型中排除的参数，因为它们不符合最终模型的统计要求（即，P排除¼0.20; p canclusion; p纳入¼0.10）。c变量由于多线性（方差局部因子> 10）而未包含在最终逐步选择模型中。d eROA和反流体积。基于Akaike信息标准（AIC）和相对可能性（RL）分别为1,210和0.95，反流体积模型的分别为1,216和0.05。同样，具有RVFWS（AIC：1,200，RL> 0.99）的模型比RV Global应变（AIC：1,220，RL <0.01）更好。e RA储层应变的效果随时间而变化。与时间相互作用的估计分别为1.03（95％CI：1.01-1.05）和1.03（95％CI：1.01-1.05），分别为单变量和多变量调整模型。f变量由于大量缺失值而未包含在最终逐步选择模型中。
IGE介导的牛奶过敏管理指南 经胸超声心动图监视指南2023
1。工程师，A.A。； Sprick，A.B。; Grimshaw，K.E。;罗伯茨（G. Roberts）； Grabber，L。；罗森菲尔德（L. Rosenfeld）； Sieget，S。; Dubakine，R。； Rudzevices，O。; Rech，M。;和al。欧洲人过敏的发生率和自然史。2015，70，963–972 2。圣经，J.M。; Matsui，E.C。; Mudd，K。；伍德，R.A。ige-
呼吸护理和诊断科学-KU目录
CVS 325。成人超声心动图II。3个学分。本课程旨在使学生能够了解瓣膜心脏病的血液动力学和生理学。这将包括与瓣膜心脏病以及常见治疗方案和术后评估相关的体征，症状和常见的超声心动图发现。评估心包疾病，包括病因，体征和症状以及诊断多普勒标准。了解与高血压心脏和肺动脉高压相关的病理生理学和超声心动图发现。以及一些较少看见的心脏病，包括心脏肿块和主动脉疾病。将讨论各种疾病状态的二维，M模式，颜色和光谱多普勒评估的作用。学生将学会利用超声心动图来有效评估和量化这些疾病状态对心脏结构，血液动力学和有效发挥能力的影响。先决条件：CVS 310的完成。
新技术的安全性和可行性，在Mitraclip干预过程中超声心动图和荧光镜检查图像
方法和结果：在Echonavigator软件（EN+患者）的支持下对21名患者进行了治疗。主要（安全）终点是总辐射剂量。次要终点是荧光镜检查和总过程时间。将测量结果与在安装回声器（ECHONAVIGATOR（EN-ETANTE）安装之前接受治疗的21例患者的测量值进行了比较。将更多的mitraclip（45 vs. 36）植入了EN+组中，反映了该组中更复杂的干预措施。在EN+患者中，辐射剂量（GY/CM 2）与EN患者相似（146.5±123.6 vs.146.8±134.1，p = 0.9）。与EN+患者相比，EN+组的总程序时间（分钟）相似（136.2±50.2 vs. 125.7±51.2，p = 0.5）。回声器的主要好处是超声心动图和荧光镜检查的实时融合，导致EAS IER导管操纵。
IGE介导的牛奶过敏管理指南经胸超声心动图监视指南2023
监测主要通过经胸超声心动图（TTE）进行。超声心动图服务的需求仍然很高，而且员工短缺，使需求充满挑战。心脏病学是超声心动图的最大请求来源，其阀门监视是一个常见的指示。2021年，国家统计局（ONS）国家人口普查办公室估计，伍斯特郡有140,472人在65岁以上。3 Oxvalve 4人群队列研究（牛津郡5名初级保健信托基金的2500名参与者）确定4.9％的人口已经建立了VHD，但是未诊断的VHD估计为50.8％，其中6.4％的VALVE疾病中度或更糟的瓣膜疾病。将此数据推送到伍斯特郡人口，意味着有6,883个已诊断出VHD。3,4此外，估计有4,567个至少中等VHD。4一旦进行干预，VHD的独特方面将需要一定程度的监视，以识别假肢功能障碍。5因此，一旦将患者确定为VHD，就必须进行持续的临床和超声心动图随访，并永远对心脏病服务的需求不断增加。该协议的目的是根据VHD的最新证据和国际指南合理化监视间隔，以为临床和诊断人员提供标准和参考文件。2.0协议的目标
使用超声心动图的可解释的机器学习来改善慢性冠状动脉综合征患者的风险预测
如果连续CC患者在2015年至2017年间参加AMC AMC的门诊诊所，并对LV功能进行了TTE评估，则将其回顾性收集。对极端梯度提升（XGBoost）模型进行了训练，以预测全因5年死亡率。使用来自阿姆斯特丹UMC位置VUMC的数据评估了该ML模型的性能，并将其与传统风险评分的参考标准进行了比较。包括1253例患者（775例培训组和478次测试集），其中176例患者（105例培训组和71次测试集）在5年的随访期内死亡。与传统的风险分层工具（AUC 0.62-0.76）相比，ML模型表现出卓越的性能[接收器操作特征曲线（AUC）0.79]的表现出色，并且表现出良好的外部性能。ML模型中包含的最重要的TTE风险预测因子是LV功能障碍和明显的三尖端反流。
使用超声心动图的可解释的机器学习来改善慢性冠状动脉综合征患者的风险预测
如果连续CC患者在2015年至2017年间参加AMC AMC的门诊诊所，并对LV功能进行了TTE评估，则将其回顾性收集。对极端梯度提升（XGBoost）模型进行了训练，以预测全因5年死亡率。使用来自阿姆斯特丹UMC位置VUMC的数据评估了该ML模型的性能，并将其与传统风险评分的参考标准进行了比较。包括1253例患者（775例培训组和478次测试集），其中176例患者（105例培训组和71次测试集）在5年的随访期内死亡。与传统的风险分层工具（AUC 0.62-0.76）相比，ML模型表现出卓越的性能[接收器操作特征曲线（AUC）0.79]的表现出色，并且表现出良好的外部性能。ML模型中包含的最重要的TTE风险预测因子是LV功能障碍和明显的三尖端反流。
