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World File Search System心外膜
简介-Student33
<神圣的心脏发育始于当基本发芽的叶片，中胚层和内胚层形成时，在多种细胞类型的形态发生过程中，形成了中胚层和内胚层。一个复杂而协调的细胞间信号网络可引起大规模的织物迁移和内在化过程，以获得脊椎动物胚胎的基础方案。<将源自中胚层细胞的前体衍生而成的前体在开发的第十三至第十五天之间，将双侧胚胎的前端解释并合并为两个种群。一组调节发育和跟踪因素的基因指导并保留这些细胞元素作为心脏前体。心脏转录因子以合作和分层模式运行，以诱导合适的结构蛋白作为心肌细胞和离子通道的特定收缩系统的组成部分。许多心脏转录因子不仅是出于心脏前体朝特定形式的意图进行干预，而且在心脏形态发生的后续方面，例如建立各个房间的身份，室内天气对准和传导系统的发展。因此，心脏转录因子的足够空间和雷暴功能决定了健康和功能性心脏的发展。对正确的基因调节的需求是用与心脏转录因子突变相关或引起的许多先天性心脏缺陷来体现的。根据转录因子的不同亚组的表达，在胚胎发育的早期阶段，心脏的前体细胞的库被分为两个不同的祖细胞。第一个称为主要心脏场，将形成心脏管（线性），原始心脏草图，这将产生左心室和大多数心房织物。第二个心脏场，在发育的各个阶段，都符合右心室的形成和污水的特征。发育心脏从神经心脏峰和间皮获得进一步的贡献。神经心脏顶由外胚层细胞组成，这些细胞通过中间线的Actoderma神经驯化而从神经斑块的侧缘到达心脏场。神经心脏波峰迁移到形成心脏的区域，在该区域有助于动脉和肺部血管流出的障碍。间皮是产生心外膜的胚胎细胞来源，表达是一种扮演心脏内部表面并在一系列过程中起作用的上皮，例如冠状动脉系统的发展和纤维无菌的形成。
使用深度神经网络对经食管超声心动图图像中的左心室进行分割
胸外按压是心肺复苏 (CPR) 期间促进全身循环的主要手段。最佳胸外按压可使心脏骤停患者获得良好的复苏效果。尽管最近的 CPR 指南建议使用实时反馈设备来在复苏期间维持高质量的 CPR，但它很少与良好的复苏效果相关[1-3]。原因之一可能是未监测胸外按压的位置。先前基于胸部计算机断层扫描的研究还发现，目前建议的胸外按压位置太高，无法有效压迫左心室 (LV) [4,5]。经食道超声心动图 (TEE) 被认为是一种很好的方法，可用于识别心脏骤停的可纠正原因以及监测 CPR 质量和位置[6-8]。它还可以在复苏期间不中断胸外按压的情况下识别受外胸按压的心脏结构[9]。因此，我们可以从心脏骤停患者 TEE 图像中评估胸外按压的准确位置和外部胸外按压产生的收缩功能。这可能验证 CPR 期间促进左心室收缩功能的最佳胸外按压方法[10-12]。分割左心室对于确定胸外按压的位置和获得心脏功能定量评估指标（如舒张末期容积、收缩末期容积、面积和射血分数）是必不可少的。人们进行了许多尝试来分割左心室。Noble 等[13]基于轮廓跟踪方法，采用了基于卡尔曼滤波器的心外膜和心内膜边界跟踪系统。Bosch 等[14]将边界检测的主动外观模型改进为主动外观运动模型，可实现全自动、强大且连续的左心室检测。大多数心脏图像，如超声波图像和核磁共振成像（MRI），都有模糊的边界和严重的噪声；因此，分析这些图像需要时间，而且结果可能因人而异。人工神经网络已被提出，因为它们提供了很高的分析精度，并使医学图像的泛化成为可能[15，16]。Smistad 等人[17]建议使用 U-Net [18] 的深度卷积神经网络进行 LV 分割模型，它由一个编码器-解码器组成，在生物医学图像中显示出鲁棒的分割模型。然而，U-Net 并没有考虑所有语义特征在解码过程中的贡献。因此，Moradi 等人[19]开发了一种改进的 U-Net，称为多特征金字塔 U-Net，其中通过在 U-Net 解码器路径的所有级别上链接特征图来补充特征。然而，现有的方法有一个局限性，即它们无法识别阴影和 LV 之间的模糊边界。此外，由于胸外按压，CPR 期间获取的 TEE 图像比正常超声心动图噪声更大。我们通过应用残差特征聚合方法和各种注意技术开发了基于 U-Net 的网络。我们的模型不仅展示了使用挤压和激励块以及残差块的强大特征提取技术，而且还关注更重要的特征。工作流程如图 1 所示。下一节描述了数据组织、深度学习的数据增强技术以及我们模型的结构。