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World File Search System心脏病
通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要
解决单个心室心脏病的路线图解决单个心室心脏病的路线图
单脑室（SV）心脏病护理处于关键时刻。巨大的进步 - 重新循环途径，从根本上提高了生存。但是，需要更多。现在是时候设想下一阶段的SV护理，这种护理源于对病因和风险的基本理解，旨在克服破坏患者的质量和生活持续时间的并发症和合并症，并专注于提供替代解决方案，以提供功能性而不是palliatiate palliative的解决方案。实现这样一个崇高的目标，不仅需要在科学或临床水平上进行协作，而且还需要科学家，临床医生，工程师，患者，家庭和资助者，必须将自己与生命的路线图保持一致，以解决这种疾病。在认识到需要这样的路线图的必要性之后，一群不同的研究人员，临床医生，资助者和监管机构定期开会多个月，主要重点是制定有针对性的研究计划，以克服三个特定重点领域的SV领域最紧迫的挑战：
心脏病发作检测和警报系统
全球死亡的最大原因是心脏病发作。如果可以尽早发现心脏病发作，并立即治疗，那么许多生命就可以幸免。在这项研究中，我们建议将无线ECG传感器连接到仪表式ECG监控系统，以作为心脏病发作检测和警报系统的基础。我们采用人工神经网络（ANN）验证的模型，用于心脏病发作检测。当发现心脏病发作时，该系统立即使用卫星通信系统通知共同行者，当地医院和护理人员。建议的解决方案包括一个无线ECG传感器，该传感器被固定在驾驶员的身体上，并将ECG信号发送到内置在汽车仪表板上的ECG监控系统中。信号处理方法用于在经过预先处理以减少噪声和人工制品后提取特征。随后为心脏病发作检测的ANN模型喂食所检索的功能。确切地确定心脏病发作的存在，使用大量的ECG信号数据集对ANN模型进行了训练。当ANN模型认识到心脏病发作时，该系统立即将卫星通信系统警报发送给副访问者，当地医院和救护车。这使得可以快速提供医疗服务，从而可以挽救生命。总而言之，我们建议使用无线ECG传感器与ANN模型相结合的汽车早期心脏病发作检测和警报的建议方法是可靠有效的。该技术可以安装在汽车中，以提高道路安全性并降低与心脏病发作相关的死亡人数。通过自动提醒当地医院，救护车和乘客，该技术可以确保提供立即的医疗援助，从而挽救生命。
PMP案例研究_cogental心脏病
研究人员使用Precision Medicine平台分析了来自1326个超声心动图的107,823张图像，然后训练了神经网络的集合，以识别推荐的心脏视图，并区分正常的心脏和复杂的CHD。应用于指南推荐的成像，集合学习模型可以显着改善胎儿冠心病的检测，这是一个关键的全球诊断挑战。在这里阅读研究。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。
非刺激性先天性心脏病
• Superior sinus venosus defects – can be at increased risk for bradyarrhythmias • LV diastolic dysfunction - can be affected by long term RV volume overload • Mitral regurgitation - Can develop due to RV dilation and septal bowing and may persist after closure • Bacterial endocarditis risk - SBE prophylaxis recommended within the first 6 months following closure
他们的战斗：减慢心脏病的成长
摘自《三角商业杂志：https：//www.bizjournals.com/triangle/news/news/2024/02/02/heart-disease-aie-ai-ai- healthcare-healthcare-unc-cardioffer.html
国际心脏病学杂志
目的：使用斑点跟踪超声心动图（STE）通过压力型环的心肌工作（MW）估计，已证明可以评估左心室（LV）收缩超过LV全球纵向菌株（GLS）的负载依赖性限制的限制。这已被证明在血液动力学变异设置中有用，例如心力衰竭和瓣膜心脏病。然而，从未研究过我们研究的目的，跨二尖瓣反流（MR）的MW和应变参数的变化及其对症状的影响。方法和结果：前瞻性地招募了轻度，中度和重度MR的连续患者。排除标准是：慢性心房颤动，瓣膜心脏假体，先前的心脏手术。每次形成使用Ste和MW测量的临床评估，血液样本测试，ECG和超声心动图。患者分组分组。作为研究终点，探索了症状的差异和症状的预测因子（作为NYHA类≥2）。 总体而言，有180名患者参加（60个温和，60个中度，60个严重MR）。 根据MR严重程度， LV GL和全球峰心房lon gitudinal菌株（PAL）降低。 全球建设性工作（GCW）和全球浪费工作（GWW）显着提高，而中度和重度MR的患者的全球工作效率（GWE）降低了。 在超声心动图参数中，全局PAL成为NYHA类的最佳预测指标（P <0.001；曲线下的面积，AUC = 0.7）。作为研究终点，探索了症状的差异和症状的预测因子（作为NYHA类≥2）。总体而言，有180名患者参加（60个温和，60个中度，60个严重MR）。LV GL和全球峰心房lon gitudinal菌株（PAL）降低。全球建设性工作（GCW）和全球浪费工作（GWW）显着提高，而中度和重度MR的患者的全球工作效率（GWE）降低了。在超声心动图参数中，全局PAL成为NYHA类的最佳预测指标（P <0.001；曲线下的面积，AUC = 0.7）。结论：MW参数准确地描述了MR的病理生理学，而LV的初步尝试增加了收缩性以补偿与疾病进步平行的体积超负荷，尽管效果低，而全球PAL与MR症状的负担最相关。
成像先天性心脏病的新技术
黄病毒，包括寨卡病毒（ZIKV）和登革热病毒（DENV），依靠其非结构蛋白5（NS5）来复制病毒基因组和抑制宿主IFN信号传导。deNV和zikV ns5s被证明可促进蛋白体介导的人stat2的蛋白质降解（HSTAT2）。然而，对于特定于物种的IFN抑制，蓝宝病毒NS5如何进化尚不清楚。在这里，我们报告了DENV血清型2（DENV2）NS5-HSTAT2复合物的结构 - 功能 - 特征。DENV2 NS5的MTase和RDRP结构域形成了与HSTAT2的盘绕线圈和N末端结构域相互作用的扩展构象，从而促进了细胞中的HSTAT2降解。DENV2/ZIKV NS5的扩展构象的破坏，但没有替代紧凑状态会损害其HSTAT2结合。我们对蓝宝病毒NS5的比较结构分析进一步揭示了一个保守的蛋白质相互作用平台，其微妙的氨基酸变化可能是基于不同IFN抑制机制的基础。一起，这项研究发现了蓝绿病毒NS5抑制hSTAT2的基本的构建选择机制。