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L17 – 心音 | Biopac 学生实验室® 第 17 课......
在本课中，您将录制心动周期的声音，生成称为心音图的记录，同时录制 II 导联心电图。您将比较和关联心动周期的电事件和心动周期的机械事件。人体心血管系统由心脏和血管组成，形成双循环：体循环和肺循环。循环模式类似于数字 8，心脏位于中心（图 17.1）。心脏的主要功能是从肺静脉接收血液并将其泵入体动脉，以及从体静脉接收血液并将其泵入肺动脉。在一次心跳期间，与从静脉系统接收血液并将其泵入动脉系统相关的心脏电事件和机械事件序列称为心动周期。心脏的一个简单机械类比是双泵。左右两侧是分开的，但会同步泵血，使血液流经心脏。血液在心脏和血管中的正常流动是单向的，如下所示：
HSDreport：使用超声心动图报告进行心音诊断
心音听诊在先天性心脏病的诊断中具有重要意义。然而，现有的心音诊断 (HSD) 任务方法主要局限于几个固定的类别，将 HSD 任务视为一个严格的分类问题，与医疗实践不完全相符，并且只能向医生提供有限的信息。此外，这种方法不利用超声心动图报告，而超声心动图报告是诊断相关疾病的黄金标准。为了应对这一挑战，我们推出了 HSDreport，这是 HSD 的新基准，它要求直接利用从听诊中获得的心音来预测超声心动图报告。该基准旨在将听诊的便利性与超声心动图报告的全面性结合起来。首先，我们为这个基准收集了一个新数据集，包括 2,275 个心音样本及其相应的报告。随后，我们开发了一个基于查询的知识感知转换器来处理这项任务。目的是利用医学预训练模型的功能和大型语言模型 (LLM) 的内部知识来解决任务固有的复杂性和多变性，从而提高方法的稳健性和科学有效性。此外，我们的实验结果表明，我们的方法在检测心音中的关键异常方面明显优于传统的 HSD 方法和现有的多模态 LLM。
通过心音图记录检测心脏杂音
心脏听诊是一种方便的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，以便进行后续诊断筛查和治疗心脏功能异常。然而，需要专家来解释心音，这限制了在资源受限的环境中听诊用于心脏护理的可及性。因此，2022 年乔治·B·穆迪 PhysioNet 挑战赛邀请各团队开发算法方法，从心音的心音图 (PCG) 记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。在挑战赛中，我们从巴西农村的 1568 名儿科患者那里收集了 5272 条 PCG 记录，并邀请各团队实施诊断筛查算法，从记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。我们要求参与者提交完整的代码来训练和运行他们的算法，以提高他们工作的透明度、可重复性和实用性。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查、诊断、治疗和诊断错误的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处并促进开发更具临床相关性的算法。在挑战赛期间，我们收到了来自 87 个团队的 779 个算法，最终形成了 53 个可用于检测心电图心脏杂音和心脏功能异常的代码库。这些算法代表了学术界和工业界的多种方法。
评论文章计算机辅助心音检测技术综述
心血管疾病已成为全球范围内威胁人类健康的首要疾病之一，心音检测技术作为一种无创性辅助诊断手段，在心血管疾病的预测中发挥着重要作用。本文对近5年来计算机辅助心音检测技术的最新发展进行了综述，主要涉及心音的理论及心音与心血管疾病的关系；心音信号的处理与分析中所涉及的关键技术，包括去噪、分割、特征提取与分类；重点介绍了深度学习算法在心音处理中的应用。最后对计算机辅助心音检测技术未来的研究方向进行了展望，旨在为心血管疾病的预测提供参考。
英国核心音乐行业的经济贡献
1.13这些与以前对该类别的经济贡献的估计不同，该类别包括DCMS发布的音乐，因为：•在这些估计中无法分解音乐。虽然DCMS集团音乐以视觉和表演艺术出版的数字，但本研究仅着眼于音乐。我们认为，与其他与我们的人无关的人孤立地了解行业的贡献很重要。•数据收集的目标是更好的针对性。英国音乐为ONS提供了一个由9,435个唱片公司和音乐出版商公司组成的数据库，然后他们检查了这些公司是否在国家业务登记册上，如果是这样，则如何编码。在9,435家业务中，只有1,267个正确地编码为SIC代码59.20“声音录制和音乐出版活动”，不到15％。这意味着大多数音乐业务的活动目前并未分配给代码，这使他们的贡献归因于公共帐户中的音乐。在这项研究中，我们使用了该行业维护的数据来构建我们为组成音乐行业所做的企业所做的贡献的更全面的画面。