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World File Search System超声
无症状的长期超声心动图评估……
选择小切口开胸手术。患者根据超声心动图检查结果转诊接受手术，并根据欧洲心脏病学会/欧洲心胸外科协会 (ESC/EACTS) 2012 年和 2017 年指南因严重原发性 MR 接受手术（连枷瓣、乳头肌破裂或大的吻合缺损；非常大的中心射流或偏心射流粘附、旋转并到达左心房后壁或壁；反流射流密集或三角形连续波信号；大流量收敛区；缩窄静脉宽度≥7；收缩期肺静脉血流反流；E 波主导≥1.5 m/s；二尖瓣与主动脉时间速度积分比值>1.4；有效反流口面积≥40 mm2；反流量≥60 ml/次；扩大LA/左心室 [LV])。
i-sum：集成的智能超声监控
摘要。i-sum（集成的智能超声监测）系统是一种基于集成的嵌入式超声指导波的系统，该系统由I-SUM设备获得的数据和算法组成，以获取损害检测，定位和表征。由I-SUM软件统治的 i-sum设备执行测试，并将收集的数据传输到处理的控制器设备。 通过算法和AI模型为每个应用程序领域开发了“临时”，I-SUM软件提供了当前结构状态的清晰，简洁且易于解释的信息。 i-sum系统允许由训练有素的操作员进行结构完整性检查测试。 它还可以自主运行计划测试，并提供警报，报告，按需原始数据或结构性损害检测结果。 该系统旨在提供有关工程结构上最典型的损害，减少检查时间的有用信息，并避免使用复杂的安装和操作系统。 此外，它们的使用旨在降低制造和运营过程中的检查成本，从而提高由目标结构组成的系统的质量，安全性和耐用性。 本文提出了激励这种开发，系统体系结构以及已构思的应用程序的行业所需的需求。 关键字：结构健康监测，超声波引导波，嵌入式电子设备，非毁灭性检查，高级数据采集。i-sum设备执行测试，并将收集的数据传输到处理的控制器设备。通过算法和AI模型为每个应用程序领域开发了“临时”，I-SUM软件提供了当前结构状态的清晰，简洁且易于解释的信息。i-sum系统允许由训练有素的操作员进行结构完整性检查测试。它还可以自主运行计划测试，并提供警报，报告，按需原始数据或结构性损害检测结果。该系统旨在提供有关工程结构上最典型的损害，减少检查时间的有用信息，并避免使用复杂的安装和操作系统。此外，它们的使用旨在降低制造和运营过程中的检查成本，从而提高由目标结构组成的系统的质量，安全性和耐用性。本文提出了激励这种开发，系统体系结构以及已构思的应用程序的行业所需的需求。关键字：结构健康监测，超声波引导波，嵌入式电子设备，非毁灭性检查，高级数据采集。
多巴酚丁胺负荷超声心动图 (DSE)
一旦达到这一点，我们就可以确定，我们锻炼的心脏足以回答医生正在研究的问题。如果单靠多巴酚丁胺无法让心脏达到“目标心率”，则可以通过手或手臂上的针头注射第二种药物阿托品，以将心率提高到目标水平。
磁共振成像引导聚焦超声
ACR：美国放射学会；MRgFUS：磁共振引导聚焦超声。a 通常适用：该成像程序或治疗在特定的临床情况下适合，对患者具有有利的风险收益比；可能适用：该成像程序或治疗可能在特定的临床情况下适合作为具有更有利风险收益比的成像程序或治疗的替代方案，或对患者的风险收益比不明确；通常不适用：该成像程序或治疗不太可能在特定的临床情况下适合，或者对患者的风险收益比可能不利。
长期持久的可塑性通过图案超声
通过低强度，低频超声来实现持久的神经元调节，具有挑战性。在这里，我们设计了Theta爆发超声刺激（TBU），伽玛爆发用于小鼠运动皮层中神经元可塑性的脑夹带和调节。我们证明了两种类型的TBU，间歇性和连续的TBU，分别诱导双向长期增强或抑郁样的可塑性，这是由运动引起的电位变化所证明的。这些作用取决于与长期可塑性相关的分子途径，包括N-甲基 - D-天冬氨酸受体和脑衍生的神经营养因子/Tropomyosin受体激酶B激活以及从头蛋白质的合成。值得注意的是，BestRophin-1和瞬态受体电位Ankyrin 1在这些持久效果中起着重要作用。此外，预处理的TBU增强了以前未知的运动技能的获取。我们的研究揭示了超声神经调节的有希望的方案，从而实现了对脑功能的无创和持续调节。
超声检查 - 卫生记录录取。 ...
其他要求：☐流感 - 到10月1日到期第二年的学生在流感季节（10月1日至3月31日）参加现场工作。所需文件：姓名，出生日期，管理日期，制造商和管理诊所的姓名☐背景调查和药物筛查 - 在实地工作开始前60-90天，学生将从Compriance@stcc.edu收到订购说明。请参阅筛选现场工作的筛选策略。☐美国心脏协会BLS提供商（CPR＆AED）认证：第二学期课程完成。认证后立即提交AHA eCard-必须在整个计划中保持最新。https://ecards.heart.org/student/myecards☐n-95面膜拟合：参加实验室和/或现场工作的学生可能需要完成年度呼吸器培训，医疗评估和拟合测试。如果需要，说明将来自该计划。
机器人超声成像中的机器学习
植物血管组织对于在整个植物体内的水，未含量和多种信号分子的长距离运输至关重要，因此对于植物的生长和发育至关重要。血管组织的复杂发展由整合内源性和环境线索的专用干细胞的独特种群策划。此视图总结了我们当前对血管相关干细胞生物学和血管组织分化的理解。我们介绍了管理血管干细胞维持和命运确定的分子和细胞机制，并突出了内在提示和外部提示之间的相互作用。在这种情况下，我们强调了术语因子，激素信号传导和表观遗传修饰的作用。我们还讨论了新兴技术和与血管组织相关的细胞类型的大量曲目，这些细胞类型有可能为细胞专业化和对不同生态壁球的解剖学适应提供前所未有的见解。
胎儿超声心动图表现的指南和建议：美国超声心动图学会的更新
来自加利福尼亚大学旧金山，加利福尼亚州旧金山大学（A.J.M.-G.，S.P。）;华盛顿儿童国家医院，哥伦比亚特区（M.T.D.）;密歇根大学，密歇根州安阿伯（S.G.）；艾伯塔大学，加拿大艾伯塔省埃德蒙顿（L.H.）;佐治亚州亚特兰大亚特兰大儿童医疗保健（J.K。）；贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦（W.L.，S.A.M.）;埃默里大学/佐治亚州亚特兰大亚特兰大的儿童医疗保健（E.M.）；德克萨斯州休斯敦的德克萨斯儿童医院（S.A.M.）;犹他州犹他州犹他州大学（N.M.P.）;加利福尼亚州洛杉矶的洛杉矶儿童医院（J.P.）；杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆（N.S.）;英国伦敦的埃维利娜·伦敦儿童医院（J.S.）;杜邦/尼莫斯儿童医院，特拉华州威尔明顿（S.S。）；宾夕法尼亚州费城费城儿童医院（Z.T.）。
通过 R3D Transformer 实现超声心动图矢量嵌入，推动自动超声心动图的发展
我们的模型性能接近为相同 EF 分类问题开发的当前 SOTA（最先进）分类器，这突显了其质量。例如，我们的准确率高于最新模型，同时与最佳 SOTA 准确率相差 5 分以内。我们的 AUC 也高于最新模型，与最佳 SOTA AUC 相差 6 分以内。a R3D Transformer，ResNet18 主干。b 未公开的算法。c 具有空洞卷积的 3D 卷积神经网络。d GSM，Inception 主干，32 帧超声心动图。e 移动 U-Net。
产前超声诊断中的人工智能
超声检查具有便捷、低成本、实时、无创等特点，是应用最广泛的影像学检查方式。产前超声检查作为妊娠期间最重要的影像学检查方法，可以评估胎儿的生长状况和出生缺陷，帮助胎儿在产前或产后得到及时有效的治疗。对于预后不良的畸形，及时终止妊娠可以降低严重出生缺陷儿的出生率。然而，这个耗时的过程在很大程度上取决于医生的经验和现有的设备，而且在实践中工作强度很大。人工智能(AI) (1)是指通过灵活的适应来解释外部数据和为特定目的进行学习的能力。机器学习(ML)是人工智能中越来越受关注的领域，它是一套强大的计算工具，可以根据从人类推理规则中获得的描述性模式来训练模型。然而，机器学习面临的一个主要问题是特征选择严重依赖于统计洞察力和领域知识，这一限制引发了深度学习的发展。作为机器学习的一个分支，深度学习利用了卷积神经网络——与图像相关的最强大的方法之一，它可以在有限的训练样本下实现高性能，甚至允许更抽象的特征定义。因此，它经常用于图像模式识别和分类。人工智能在放射学方面的研究已经很多（2-5），人工智能辅助诊断也成为超声领域的研究热点。一些专家在肝脏、甲状腺和乳腺疾病的智能超声诊断方面取得了成功（6-9）。然而，人工智能在产前超声诊断中仍处于起步阶段，尽管在测量、成像和诊断方面已经有了突破。这些应用意义重大，不仅提高了效率，而且弥补了部分检查人员经验不足和技能不足。在这篇综述中，我们介绍了人工智能在产前超声诊断中应用的最新文献（图 1）。