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World File Search System肥厚
提高了顶端肥大性心肌病的诊断标准
ai¼人工智能； APHCM¼根尖性肥厚性心肌病； BSA¼身体表面积； lvedvi¼索引左心室末端舒张体积； LVEF¼左心室射血分数； LVESVI¼索引左心室终端局势体积；质量¼索引左心室质量； MWT¼最大壁厚； SV¼冲程量。
匹莫苯丹对肥厚性心肌病和近期充血性心力衰竭猫的影响：前瞻性、双盲、随机研究结果
缩写：4 级和 5 级、“假正常”和“限制性”左心室充盈；d、舒张末期测量；E、早期二尖瓣峰值速度；E:A、E 与晚期二尖瓣峰值速度（A）之比；E:E 0 、E 与E 0 之比；E 0 、舒张早期通过组织多普勒成像测得的二尖瓣外侧环峰值速度；HR、心率；IVRT、等容舒张时间；IVS、室间隔尺寸；LAD、与二尖瓣平面平行测量的最大左心房头尾尺寸；LVFW、左心室游离壁尺寸；LVID、左心室尺寸；LVOT、左心室流出道阻塞；RR、呼吸频率；s、收缩末期测量S 0 ，收缩期组织多普勒成像测量的二尖瓣侧环峰值速度；SF，左心室缩短分数。a 由连续波多普勒超声心动图测定，定义为 LVOT 收缩压梯度≥30 毫米汞柱。b 由于数据缺失或充盈波融合；显示绝对和相对频率以及平均值和标准偏差。治疗组间任何变量均无差异（所有 P > .05）。
使用具有12铅心电图的深神经网络算法的肥厚性心肌病患者的心力衰竭严重程度分类的模型
肥厚性心肌病（HCM）中的抽象目标观察到了特定的心电图异常。因此，ECG是一种有价值的筛选工具。尽管有几项研究报告了从心电图发现估计致命心律不齐的风险，但尚未确定使用ECG来识别心力衰竭的严重程度（HF）通过应用深度学习（DL）方法尚未确定。我们评估了数据驱动的机器学习方法是否可以有效地识别HCM患者的HF严重程度。使用来自218例HCM患者和245例非HCM患者的12个铅ECG数据开发了一个基于神经网络的模型，将其分为两种（轻度至中度和重度）或三个（轻度，中度和重度）HF的HF。根据纽约心脏协会的功能类别定义了这些严重程度，以及脑纳替肽的N末端激素的水平。此外，根据堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）-12，将患者分为组。采用了一种转移学习方法来解决目标样本数量少的问题。使用PTB-XL提前训练该模型，PTB-XL是一个开放的ECG数据集。结果，使用我们的数据集训练的模型获得了温和的平均F1得分为0.745，而轻度至中度类样品的型号为0.745，精度为0.750。基于KCCQ-12的分组获得了相似的结果。结论我们使用具有12个铅ECG数据的深神经网络算法开发了用于HCM患者HF严重程度的模型。通过使用引导梯度加权级激活图和集成梯度的数据分析，QRS波在真实阳性的轻度至中度类别的情况下强烈强调，而突出显示的部分在真实正面的严重类别的案例中是高度可变的。我们的发现表明，该DL算法在使用12个铅ECG数据中的应用可能对HCM患者的HF状态分类很有用。
心脏肌球蛋白抑制剂CahitDemirkıran1，seniz ... atif/参考：Ramaha，N。T. A.＆Al-Dujaili，S。I.（2023）。使用机器学习与深度学习的糖尿病性视网膜病变诊断。欧洲日记 植物油分馏
1 Gaziantep大学医学院医学药理学系，27310，Gaziantep，Turkiye 2，Turkiye 2生理学系，Gaziantep大学医学院，Gaziantep大学，27310 Gaziantep，Turkiye，Turkiye通讯作者Turkiye，电子邮件：demiryurek@gaziantep.edu.tr收到：2023年6月23日接受：2023年8月17日出版：2023年8月29日，引用了本文：DemirkıranC，Demiryürekis，Demiryürek。 （2023）。 肥厚性心肌病治疗的最新趋势：心脏肌球蛋白抑制剂。 药理学的最新趋势，第1卷，第2期：110-122。 摘要1 Gaziantep大学医学院医学药理学系，27310，Gaziantep，Turkiye 2，Turkiye 2生理学系，Gaziantep大学医学院，Gaziantep大学，27310 Gaziantep，Turkiye，Turkiye通讯作者Turkiye，电子邮件：demiryurek@gaziantep.edu.tr收到：2023年6月23日接受：2023年8月17日出版：2023年8月29日，引用了本文：DemirkıranC，Demiryürekis，Demiryürek。（2023）。肥厚性心肌病治疗的最新趋势：心脏肌球蛋白抑制剂。药理学的最新趋势，第1卷，第2期：110-122。摘要
对心电图图像的肥厚性心肌病的识别，具有深度学习的Veer Sangha BS 1,2*，Lovedeep Singh dhingra dhingra Mbbs 1*
Identification of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiographic Images with Deep Learning Veer Sangha BS 1,2* , Lovedeep Singh Dhingra MBBS 1* , Evangelos Oikonomou MD, DPhil 1 , Arya Aminorroaya MD, MPH 1 , Nikhil V Sikand MD, FACC 1 , Sounok Sen MD 1 , Harlan M Krumholz MD, SM 1,3，Rohan Khera MD，MS 1,3,4 1心血管医学部，YALE医学院，YALE医学院，美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院2，美国2号工程科学系，牛津大学，英国牛津大学3 3号牛津大学研究与评估中心（Core）研究与评估中心（Core），耶鲁纽黑文医院，纽黑文，美国纽约市，美国公共组织4.纽黑文医院4. *作为联合第一作者
2024拜耳调查员奖
精确肿瘤学的治疗领域（例如精确分子肿瘤学，靶向放射疗法，下一代免疫肿瘤学，ADC），精度心脏疾病（例如心力衰竭，心肌病，肥厚性心肌病，慢性肾脏疾病，常染色体显性肾脏疾病，狼疮性肾炎），通过细胞和基因治疗以及免疫学和炎症启用的神经病学和稀有疾病（例如SLE，IBD）。SLE，IBD）。
牙龈边缘的细化：生物深度与区域...
█图4：A。前上颌前节的正面视图显示出不规则的牙龈边缘，肥厚的上颌frenum和两个出血部位，其中从中央和外侧切牙的根部从中部和侧牙之间取出微小粘剂。B.二极管激光牙龈切除术后牙龈边缘接近理想，并且进行了培养学。C.软组织愈合后，保持牙龈缘，没有明显的疤痕。
NASANAHA博士Neha Singh
引言科学技术的进步导致了人类生活方式和行为的几种变化，使人的免疫力降低。这对自然生态系统也有很大的影响，例如环境污染和不自然的季节性变化，这些变化导致许多疾病。与外部环境直接接触的鼻子暴露于大气中存在的许多微生物和污染物，并且是一种更像是阿佳鼠的器官之一，是阿育吠陀经典中提到的鼻虫之一，并且当它与Vata dosha Dosha Dosha与Vata dosha cans the Nasal cans the Nasal cans the nasal the Nasal the Nasal cassecage一起出现。Acharya Sushrutha和Charaka使用NASA Ratinaha一词来解释这种疾病。Nasanaha的独特特征是鼻阻塞导致呼吸困难。ASAL阻塞是临床实践中最常遇到的症状之一，它可能会干扰社交活动，从而极大地损害了生活质量。nasanaha可以与鼻阻塞性疾病相关，例如肥厚的涡轮，偏置的鼻中隔，囊肿，肿瘤，腺样体和息肉。在这些疾病中，肥厚性涡轮的临床特征可以通过Nasanaha的临床特征进行分析。抗组胺药，充气剂，局部和全身性皮质类固醇被广泛用于医疗治疗，可能会引起嗜睡，出血，干燥和鼻子结层等有害作用。这只能
BSC-1生长抑制剂将有丝分裂刺激转化为肾近端细胞细胞的肥厚刺激：与Na+/H'Antiport的关系
抽象的肾脏肥大的特征是细胞大小和蛋白质含量的增加，并具有最小的增生。尚未确定控制这种细胞生长模式的机制。目前的研究检查了由BSC-1肾上皮细胞（GI）阐述的生长抑制剂（GI）是否具有与转化生长因子 /3（TGF-FI）几乎相同的生物学特性，可以将有丝分裂的刺激转化为在原始培养的兔肾管近端细胞中的绩效刺激。胰岛素（10，ug/ml）加上氢化可的松（50 nm）增加了每个细胞的蛋白质量，细胞体积和[3Hjthymidine掺入这些细胞中的24和48小时。gi/tgf-f8（10个单位/ml）导致[3H〜-胸苷incorporation的最小刺激。与胰岛素加材料可添加在一起时，GI/TGF-J8抑制了这些有丝分裂剂对[3H]胸苷掺入的刺激作用，但并未阻止细胞和细胞体积I.e。蛋白质的增加，细胞受到了肥大。这种模式持续了48小时，表明GI/TGF-/3对有丝分裂刺激的DNA合成产生了延长的抑制作用，而不是延迟其发作。对Amiloride敏感的Na+摄取（指示Na+/H+止痛活性）与每个细胞和细胞体积的蛋白质相关，而不是与DNA合成。这些研究表明，对细胞大小的控制可能是由阐述生长抑制因子介导的自分泌机制来调节的，这些抑制因子改变了生长对有丝分裂剂的模式。p60从近端管状细胞携带的条件培养基的凝胶色谱分馏产生了抑制的馏分[BSC-1细胞中的3Hjthymidine掺入和CCL 64细胞；这些细胞系和色谱行为的相对抑制活性与GI/TGF-FI观察到的相似。
