XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System窦性
使用窦性声学对肋骨加固木地板进行参数测量...
英国剑桥大学、英国剑桥奥雅纳声学公司和意大利威尼斯圣乔治-CNR 基金会学校联合开展了一项研究项目，旨在调查 16 世纪威尼斯声乐复调音乐背景下音乐与演奏建筑空间之间的关系。这项研究选择了最具代表性的教堂——圣马可教堂、教区教堂、医院和修道院，并由剑桥大学圣约翰学院合唱团在这些教堂内演奏音乐。观众完成了对空间声学质量的评估问卷。然后对观众和专家评分的结果进行统计分析，并将其与在相同位置测量的一组房间声学指数相关联。本文将说明实验和数据分析的技术方面。主要结论如下：1. 混响的主观印象与 EDT 和 T30 以及音乐清晰度与 C80 之间存在很强的相关性；2. 通过分析混响时间，发现了按类型对教堂的分组；3. 对于涉及复音的音乐表演，EDT 最长的教堂的清晰度较差。
Cigna 起搏器 (CID) 指南 - V1.0.2025
永久性起搏器植入适用于以下任何一种情况：• 有症状的窦房结功能障碍，证据如下：◦ 有记录的窦房结功能障碍，包括以下之一：▪ 窦性心动过缓，心率 <50 次/分钟▪ 窦性暂停 >3 秒◦ 可归因于窦房结功能障碍的症状，包括以下之一：▪ 晕厥或先兆晕厥▪ 心力衰竭症状▪ 劳力性疲劳和运动耐受力受损• 心率 <40 次/分钟的窦性心动过缓和可能与心动过缓相关的症状• 有症状的窦性心动过缓（如上所述）是基本医疗管理的结果，持续治疗具有临床必要性• 如上所列的可归因于心动过缓的症状和心动过缓综合征的证据（窦性心动过缓、异位心房心动过缓或窦性暂停与心房扑动或心房颤动交替出现）
AI 过滤器可提高植入式循环记录器检测心房颤动的阳性预测值
11. Attia ZI、Noseworthy PA、Lopez-Jimenez F 等。一种用于识别窦性心律期间心房颤动患者的人工智能心电图算法：结果预测的回顾性分析。《柳叶刀》2019；394：
补充方法。搜索策略
补充方法。搜索策略 PUBMED ((McGoon) OR (Doty) OR (Brom) OR (sliding) OR (sinus) OR (repair) OR (patch)) AND (supravalvular aortic stenosis) ((McGoon[Title/Abstract]) OR (Doty[Title/Abstract]) OR (Brom[Title/Abstract]) OR (sliding[Title/Abstract]) OR (sinus[Title/Abstract]) OR (repair[Title/Abstract]) OR (patch[Title/Abstract])) AND (supravalvular aortic stenosis[Title/Abstract]) Cochrane Library 试验 ((McGoon) OR (Doty) OR (Brom) OR (sliding) OR (sinus) OR (repair) OR (patch)) AND (aortic stenosis) 标题 摘要 关键词 - (已搜索单词变体) Web of science ((McGoon) 或 (Doty) 或 (Brom) 或 (滑动) 或 (窦性) 或 (修复) 或 (补片)) AND (主动脉瓣上狭窄) EMBASE ((McGoon) 或 (Doty) 或 (Brom) 或 (滑动) 或 (窦性) 或 (修复) 或 (补片)) AND (主动脉瓣上狭窄):ab,ti,kw ClinicalTrials.gov 主动脉瓣上狭窄
LVSD药物管理途径
预防：在个人评估后应考虑所有这些药物组的药物启动。1个选择取决于患者最初表现出的体征和症状：1。如果HR> 100，并且以窦性节奏，请从β受体阻滞剂开始。2。如果流体超载，尽管循环利尿剂，但从MRA开始。此外，在与HF团队讨论后，考虑非糖尿病和2型糖尿病患者的Dapagliflozin。3。如果患者没有上述任何一个，请先使用ACEI。
目标血压 高血压 无 2 型糖尿病 氯沙坦 ...
• β 受体阻滞剂（从第 4 步开始，难治性高血压患者和 K + >4.5mmol/L，阿替洛尔或比索洛尔）• 以低剂量给药并增加剂量以达到血压控制（很少需要高剂量）。• 监测心率以防止心动过缓（窦性心律静息心率 > 60bpm，AF 率控制至静息心率 80-90bpm）。• 不要突然停止，因为有隐匿性心绞痛的风险（IHD 患者）。• 对于患有哮喘、支气管痉挛或有阻塞性呼吸道疾病病史的患者，可以根据个体药物 SPC 谨慎使用心脏选择性 β 受体阻滞剂。
人工智能如何推动心血管医学创新
回顾性和前瞻性研究发现，人工智能心电图 (ECG) 算法可以识别窦性心律期间患有心房颤动的患者 ( 1 , 2 )。Attia 等人使用卷积神经网络，通过来自 10 秒 12 导联心电图的独特特征来检测心房颤动。回顾性分析审查了超过 180,000 名患者的记录 ( 1 )。在这个数据集中，3,051 名患者 (8.4%) 被确诊为心房颤动。单一人工智能心电图检测到心律失常的敏感性为 79%，特异性为 79.5%，曲线下面积 (AUC) 为 0.87 ( 1 )。在随后的前瞻性非随机临床试验中，Noseworthy 等人招募了约 1,000 名有中风风险的患者 ( 2 )。他们佩戴了长达 30 天的连续动态心律监测仪。再次使用 AI 算法分析心电图读数。370 名低风险患者中 6 名（1.6%）被检测到有心房颤动，633 名高风险患者中 48 名（7.6%）被检测到有心房颤动：“与常规护理相比，AI 引导的筛查与心房颤动检出率增加相关（高风险组：常规护理 3.6% [95% CI 2.3 – 5.4] vs. AI 引导的筛查 10.6% [8.3 – 13.2]，p < 0.0001；低风险组：0.9% vs. 2.4%，p = 0.12）在中位 9.9 个月的随访期内”（2）。这些研究提供的证据表明，在正常窦性心律期间获取的人工智能心电图可以识别患有心房颤动的个体。
基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
心律的光电控制：朝向冲击 -
心房效果（AF）是最普遍的 - diac diac心律不齐，本质上是渐进的，并且对死亡率，发病率和生活质量有负面影响。需要急性术语以恢复窦性节律的患者受到电静脉反应，这需要镇静，因此由于电击导致疼痛而导致住院。然而，考虑了AF及其损害影响的渐进性，显然需要对AF的急性外院（即卧床）心脏version。在寻找无需休克的心脏version方法以实现这种门诊治疗时，提出了一种称为光遗传学的方法。光遗传学可以通过针对光激活的离子通道或泵的靶向表达和