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基于 AI 的临床特征、实验室检查和胸部 CT 多模态整合可改善住院患者的 COVID-19 结果预测
娜塔莉·拉索 1.2 、萨米·阿马里 1.2 、艾米莉·舒泽努 3 、雨果·戈尔泰斯 4 、保罗·赫伦特 5 、马修·德维尔德 4 、萨默·索利曼 4 、奥利维尔·梅里尼亚克 2 , 玛丽-波琳·塔拉巴尔 4 , 让-菲利普·拉马克 1,2 , 雷米·杜波伊斯 5 , 尼古拉斯·卢瓦索 5 , 保罗·特里谢莱尔 5 , 艾蒂安·本杰巴尔 5 , 加布里埃尔·加西亚 1 , 科琳巴雷吉耶 1,2 , 曼苏里亚梅拉德 6 , Annabelle Stoclin 7 、Simon Jegou 5 、Franck Griscelli 8 、Nicolas Tetelboum 1 、Yingping Li 2,3 、Sagar Verma 3 、Matthieu Terris 3 、Tasnim Dardouri 3 、 Kavya Gupta 3 分、Ana Neacsu 3 分、Frank Chemouni 7 分、Meriem Sefta 5 分、Paul Jehanno 5 分、Imad Bousaid 9 分、Yannick Boursin 9 分、Emmanuel Planchet 9 分、Mikael Azoulay 9 ，乔斯林·达查里 5 ，法比安·布鲁波特 5 、阿德里安·冈萨雷斯 5 、奥利维尔·德阿纳 5 、让-巴蒂斯特·希拉蒂 5 、凯瑟琳·舒特 5 、让-克里斯托夫·佩斯凯 3 、雨果·塔尔博特 3 、艾洛迪·普罗尼耶 5 、吉尔斯·温里布5、托马斯·克洛泽尔（Thomas Clozel）5、法布里斯·巴莱西（Fabrice Barlesi）6、玛丽-弗朗斯·贝林（Marie-France Bellin）2.4、迈克尔·G·B·布鲁姆（Michael G. B. Blum）5*。
mwg-unet：肺场的混合深度学习框架和胸部X射线图像中的心脏分割
摘要：深度学习技术已在医疗计算机视觉和图像处理的领域取得了突破性的研究结果。生成对抗网络（GAN）已证明了图像产生和表达能力的能力。本文提出了一种称为MWG-UNET的新方法（多个任务Wasserstein生成对抗网络U形网络）作为肺场和心脏细分模型，它具有注意机制的优势，以提高发电机的细分精度，从而提高了性能。尤其是，所提出的方法的骰子相似性，精度和F1得分优于其他模型，分别达到95.28％，96.41％和95.90％，而特定的五城市则超过了0.28％，0.90％，0.24％和0.24％和0.90％的模型。但是，IOU的值不如最佳模型0.69％。结果表明，所提出的方法在肺场分割中具有相当大的能力。我们的心脏的多器官分割结果实现了骰子相似性，而IOU值为71.16％和74.56％。对肺场的分割结果实现了骰子相似性，而IOU值为85.18％和81.36％。
研究心房颤动中胸部压力直接心脏反应的疗效：一种随机对照试验方案（压力AF）
抽象简介房颤（AF）是全球最常见的心律不齐。直接的心脏versionion通常用于恢复AF患者的鼻窦节律。胸部压力可以通过减少经胸阻抗和增加心脏能量递送来改善心脏version的成功。我们旨在通过直接电流心动过速评估常规胸压的功效和安全性。方法和分析多中心，双盲（患者和结果评估），位于澳大利亚新南威尔士州的随机临床试验。患者将被随机分配1：1以控制和介入臂。对照组将在最后一次冲击中获得150 J，200 J，360 J和360 J的四个顺序双相冲击，直到心脏抗化成功。干预组将从第一次除颤后的胸部压力中获得相同的冲击。垫子将放置在前后位置。心脏version的成功将定义为冲击后1分钟后的窦性节奏。主要结果将是提供总能量。次要结果将取得第一次冲击，以实现心脏versio vastio cassioversion ECG时的心脏抗化，经胸阻抗和鼻窦节律。伦理和传播伦理批准已通过研究伦理治理信息系统在所有参与站点得到证实。该试验已在澳大利亚新西兰临床试验登记册（ACTRN12620001028998）上进行了注册。将提供良好的分析建议的知名研究人员，可以使用识别患者级别的数据。识别患者级别的数据。
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。
泰瑟枪/导电装置 (CED)
H. 正面暴露时，CED 暴露的首选目标区域是下部中心（胸部或心脏区域以下）和腿部，背面暴露时，CED 暴露的首选目标区域是颈部以下。在合理可行的情况下，应避免头部、颈部、胸部和腹股沟。如果情况动态或警员安全不允许警员将 Taser 探针的应用限制在精确的目标区域，警员应在一个或多个探针击中头部、颈部、胸部或腹股沟时监控对象的状况，直到对象接受护理人员或其他医务人员的检查。
雷神 - atezolizumab + carboplatin +依托泊苷
o CCMB胸部DSG使用实际体重来计算GFR O CCMB胸部DSG使用该方案O的最大卡泊蛋白剂量为900 mg，如果计算出的卡伯蛋白剂量会与规定的碳蛋白剂量相差10％以上
免疫记录和IGRA血液测试要求
•首次阳性IGRA结果需要进行胸部X射线检查，并由初级保健提供者或当地卫生部进行评估。X射线报告和医疗文档必须提交•潜在或活跃的结核病病史需要在过去一年内进行胸部X射线检查以及治疗文献。X射线报告和治疗文件必须提交
心肌梗塞的心脏生物标志物I.政策...
•缺血性的胸痛，辐射到上肢，对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，烧伤，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，疼痛，胸部和牙齿的重量重（当下颌辐射时，重量很重）。•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（但不是上颌骨），而不是很少在后部（特别是侧面区域）。•呼吸急促，bel骨，恶心，消化不良，呕吐，发汗，头晕，头晕，笨拙和疲劳。
必需免疫接种/筛查清单
D. _________ 结核病：以下情况之一： 1. 过去 12 个月内 PPD（皮肤试验）呈阴性 2. PPD 第 2 级 – 测试和阴性读数 3. PPD - 需要进行胸部 X 光检查（胸部 X 光检查必须在本次检查前一年内进行）或症状评估。 4. QuantiFERON 血液测试 E. _________乙型肝炎系列