XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心脏
心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
Lee，C。C.，Tan，T。G.，Sharma，V。，＆Zhou，J。（印刷中）。通用CPS设置上的量子计算威胁建模。在第三国际> 新辅助治疗HER2-阳性乳腺癌中的HER2靶向疗法：系统评价和网络元分析Gunasekara，A。D. M EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法 Mohamed，A。A. R.，Morrow，D。J.，Best，R。J.，Cupples，A.，Bailie，I。，＆Pollock，J。（2021）。分布式电池储能系统操作FRA 具有妊娠糖尿病史的女性中特定饮食模式与心脏代谢结局的关联：范围评论 Singh，A。和Tiwari，V。K.（2023）。人前额叶皮层发育过程中瞬时细胞状态的转录网络。分子的边界 检查员工参与支持绿色供应链管理实践的影响：绿色人力资源人 McIlwaine，N.，Foley，A.M.，Morrow，D.J.，Al Kez，D.，Zhang，C.，Lu，X。，＆Best，R。J.（2021）。分销的最先进的技术经济评论
摘要。量子计算机的威胁是真实的，将需要经典系统和应用程序的显着资源和时间，以准备针对威胁的补救措施。在算法级别，这是两个最受欢迎的公钥加密系统RSA和ECC，使用Shor's算法易于量化加密分析，而Grover的Algorithm的algorithm却削弱了对称键和基于哈希的密码系统。在实施层中了解了较少的知识，在这种情况下，企业，运行和其他考虑因素，例如时间，资源，专有技术和成本可以影响受威胁的申请的速度，安全性和可用性。，我们对20种众所周知的威胁建模方法进行了景观研究，并在与攻击树和大步互补时识别面食，作为评估现有系统量子计算威胁的最合适方法。然后，我们在通用的网络物理系统（CPS）上进行意大利面威胁建模练习，以证明其效率并报告我们的发现。我们还包括在威胁建模练习中确定的缓解策略，以供CPS所有者采用。
超越常规操作：拥抱当代微创心脏手术的时代
在过去的二十年中，从传统的侵入性心脏手术（MIC）（MICS）发生了重大转变，这是由快速技术进步驱动的[1-8]。在2021年，德国报告了36.8％的主动脉瓣（AV）手术和所有二尖瓣（MV）手术的55.7％，用于微创技术[9]。此外，还观察到了欧洲进行机器人心脏手术的欧洲机构的数量，从2016年的13个到2019年增长到26个中心，也已经观察到[4]。在我们机构中，所有心脏手术中有75％的侵入性是最具侵入性的，并且所有员工外科医生都经过培训以执行本手稿中的手术。麦克风的越来越多可归因于两个主要因素。首先，它应对战斗心血管疾病的全球必要性。其次，它是通过承认心脏手术中最小通道技术的无数收益来驱动的[10]。这些技术包括减少手术创伤，减少术后疼痛，较短的住院时间和成本，降低感染风险，更快的恢复速度，更快地恢复常规活动以及改善美容结果[6，7，11-11-16]。MIC是由胸外科医师协会（STS）通过两个标准来定义的：首先，使用较小的切口和偏离常规的中位胸腔切开术（MS），其次是进行手术，而无需心肺化的手术（CPB）[17，18]。降低的侵入性与系统性炎症，输血需求，肾功能障碍以及血管和神经性并发症以及较短的跨夹时间[11，12，14 - 16，19，19-24]有关。尽管MIC在技术上的要求更高，并且初始报告表明MICS组的跨钳位时间更长，但我们观察到跨夹的时机降低，尤其是在微创二尖瓣手术（MIMV）中，如作者[25] [25]。
长期互联和心血管系统 - 为了发展有针对性的诊断和治疗策略的培养原因和细胞机制：ESC的科学陈述是关于心脏和心肌和心肌疾病的细胞生物学的联合科学陈述
最初发表于：Gyöngyösi，Mariann； Alcaide，皮拉尔； Atselbergs，Folkert W； Brundel，Bianca J J M； Camici，Giovanni G；来自Paula的Costa Martins；费迪南迪，佩特； Fontana，Marianna； Girao，Henrique； Gnecchi，Massimiliano； Goldlmann-Tepeköylü，Can；彼得拉的克莱恩邦克里格（Krieg），托马斯（Thomas）；麦当娜，罗莎琳达； Paillard，Melanie； Pantazis，Antonis；佩里诺（Perrino），Cinzia；鱼，毛里齐奥； Schiattarella，Gabriele G； Sluijter，Joost P G；斯特芬斯，萨宾； Tschöpe，Carsten；范·林特（Van Linthout），索菲（Sophie）；戴维森，肖恩·M（2023）。长期的共同和心血管系统 - 阐明原因和细胞机制，以开发有针对性的诊断和治疗策略：ESC的心脏和心肌和心脏疾病细胞生物学的ESC工作组的联合科学陈述。心血管研究，119（2）：336-356。doi：https：//doi.org/10.1093/cvr/cvac115
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
骨骼，心脏，软骨和皮肤组织工程
基于天然和合成聚合物的支架对于再生医学，特别是组织工程至关重要。具有生物相容性和生物降解性的合成聚合物由于免疫学关注而引起了极大的关注。可生物降解的合成聚合物与α-聚生物有关，包括polylactides和polyglycolides，可以在不同的配方中形成，例如微球，水凝胶和纳米纤维支架。这些聚合物材料已大量应用于组织工程中，以生产生物人工肝脏装置，胰腺，膀胱，关节软骨，骨骼，皮肤和心脏。然而，仍然存在主要的局限性，例如缺乏细胞粘附位点以及不适合合成聚合物应用的机械性能。因此，这种迷你审查试图在骨，心脏，软骨和皮肤组织工程的最新研究中解决这些局限性。
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。 Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在中 道德，监管和S Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系 档案中的库弗特·Unige疫苗在护理中犹豫... frei，Anja等。在高度感染发生率时期，杂交免疫力的发展。在：国际流行病学杂志，2 小鼠相关的脂肪性肝炎 eLandaloussi，Yannis等。了解小脑结构与社会能力之间的关系。在：分子自闭症，2023年，第1卷。 14，n° Wacker Bou Puigdefabregas，Julie Caroline等。先天性核心肌病和延迟发作的限制性CA 的成功心脏移植 有限的利润和充分性 朝两极分化纠缠的宣传分布 经颅多普勒超声检查 假肢术语的词汇表2023：第十版 重新定义未知初级>的癌症 扩展触点会破坏流量 Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征
摘要目的：用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里，我们提出了一种新方法，该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接，而不是与运动相关的激活。方法：使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈，将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果：十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性，该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论：这些结果提供了概念证明，即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的，并且在行为上是有用的。意义：该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用，并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面（BCI）的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏（SMR）的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈，因此可以学会自愿调节大脑活动（Kamiya，1969）。SMR对应于α和β频率（〜8-30 Hz）中感觉运动皮层中神经元基的活性，这被真实或想象中的运动抑制（Arroyo等，1993; Pfurtscheller等人，2006年）。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代，即控制假体和机器人设备（Galan等，2008; McFarland等，2008）。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中，神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力（Birbaumer等，2007； Daly等，2008）。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节（Buch等，2008; Broetz等，2010; Caria等，2011; Ramos-Murguiarlday等，2013），因此可以看作是对运动成像训练的支持（Mattia等人（Mattia等，2012）。
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
心室辅助设备和全人工心脏
有三种心室辅助装置：双心室（双室），右心（RVADS）和左心室（LVADS）。手术植入心室辅助装置（VAD）附着在天然心脏和血管上，通过增加心输出量来提供临时的机械循环支持。lvads是最常用的vads，但也可以使用右心室和双室装置。lvads最常用作那些没有机械支撑的患者，直到心脏可用。lvads也可以用作影响心脏输出的可逆疾病患者的恢复桥梁（例如，后心oper缩术心脏病休克）。最近，鉴于LVAD在长时间的时间内取得了成功，人们有兴趣将LVAD用作永久性