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World File Search System胸部
政策编号：AHS - G2150 - 心肌梗塞和慢性心力衰竭的生物标志物
缺血性的胸痛，辐射到上肢，对两臂的辐射以及与发汗或恶心和呕吐有关的疼痛。挤压，紧绷，压力，收缩，压碎，绞死，燃烧，燃烧，胃灼热，胸部饱满，带状感觉，胸部中心的结，喉咙肿块，疼痛，胸部疼痛，胸部和牙痛重量（当辐射到下颌时，缺血性疼痛通常会辐射到身体的其他部位，包括上腹部（上腹），肩膀，手臂（上和前臂），腕部，手指，颈部和喉咙，下颌和牙齿（但不是上下颌），而不是很短的后部（特别是侧面区域）。呼吸急促，bel，恶心，消化不良，呕吐，发汗，头晕，头晕，笨拙和疲劳。
12铅ECG的基础知识-Ceconnection
ECG。 将六个电极放在胸部（前铅）上，四肢（肢体导线）；随后在水平和额叶平面上均可进行电子活动。 5胸部导致在水平面上描绘电活动，肢体导致描绘额面上的活性。 适当的电极定位是不可能的，无法准确描绘电活动和随后的正确解释。 胸部导线通过V6标记为V1（V代表“电压”）。 通过V4引导V1从前表面观察心脏活动。 v1和v2查看室内隔膜和右心室的电动激活。 中间隔膜是分隔左心室和右心室的心脏组织壁。 6 V3和V4视图活动从左心室的前壁; V5和V6从左心室的下前外侧壁测量活性（请参见胸部铅）。 7ECG。将六个电极放在胸部（前铅）上，四肢（肢体导线）；随后在水平和额叶平面上均可进行电子活动。5胸部导致在水平面上描绘电活动，肢体导致描绘额面上的活性。适当的电极定位是不可能的，无法准确描绘电活动和随后的正确解释。胸部导线通过V6标记为V1（V代表“电压”）。通过V4引导V1从前表面观察心脏活动。v1和v2查看室内隔膜和右心室的电动激活。中间隔膜是分隔左心室和右心室的心脏组织壁。6 V3和V4视图活动从左心室的前壁; V5和V6从左心室的下前外侧壁测量活性（请参见胸部铅）。7
左心室辅助装置（LVAD）
外科医生将在胸部切开一个切口，打开胸骨（胸骨）以伸到您的心脏并固定LVAD。根据您的情况，您的外科医生可能需要在胸部左侧切开切口（胸部切开术）。在手术期间，可以使用心肺旁路机在整个体内移动富氧的血液。呼吸机（呼吸机）将在手术期间接管您的呼吸。LVAD到位后，切口将关闭。
1。乙型肝炎：新学生免疫记录
tb疾病1是*否，学生在临床环境中度过的时间很高，暴露于感染性结核病的风险很高是*否否则学生在世界的一个地区生活或工作，如果“是”适用于“是”，则适用于这三个陈述中的一个或多个学生，请继续“结核病的意识，并表现出自我症状和符号，并符号7）。1是否有重大暴露，需要进行后续测试，应由设施中的职业卫生部门或当地的暴露管辖区的公共卫生部门确定。2有关高发射国家的定义，请参见“ 2020年AFMC学生门户接种和测试指南”（https://afmcstudentportal.ca/immunization）。d。胸部X射线：如果学生的TST有阳性或任何其他积极的结核病历史，则该学生必须在TST或其他积极的结核病历史上具有胸部X射线。请包括TB医师专家或描述这部电影的TB诊所报告的报告或信函。除非有医疗指示（例如，可能的结核病症状），不需要常规或最近的胸部X射线。 胸部X射线需要吗？ 是否不需要常规或最近的胸部X射线。胸部X射线需要吗？是否
肺癌患者胸部 X 光检查中 AI 发现的流行情况：一项横断面队列研究
AI 优先肺癌 (N=4408) 转诊队列 (N=107065) 肺癌百分比 转诊队列百分比 患病率 (PR) (95% CI) 所有 CXR P1 1761 17691 39.95 16.52 2.42 (2.33–2.51) P2 2071 36686 46.98 34.27 1.37 (1.33-1.42) P3 250 10853 5.67 10.14 0.56 (0.49-0.63) P4 326 41835 7.40 39.07 0.19 (0.17-0.21) 全科医生转诊 CXR P1 766 2695 47.88 11.96 4.0 (3.76-4.26) P2 633 4576 39.56 20.30 1.95 (1.82-2.08) P3 76 2423 4.75 10.75 0.44 (0.25-0.55) P4 125 12847 7.81 56.99 0.14 (0.12-0.16) 急诊科转诊 CXR P1 617 4479 36.70 17.07 2.15 (2.01-2.30) P2 822 9194 48.90 35.04 1.39 (1.32-1.47) P3 122 2997 7.26 11.42 0.63 (0.53-0.76) P4 120 9570 7.14 36.47 0.20 (0.16-0.23)
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
在临床环境中部署和验证用于检测异常胸部X光片的人工智能系统
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使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。