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World File Search System超声
超声在迟发性运动障碍评估中的作用：病例系列
案例2一名36岁的妇女表现出8个月的脸和舌头异常运动。她抱怨吞咽困难，这归因于咀嚼和吞咽过程中异常的舌头运动。她有一年的历史，有10毫克的历史，并定期使用3毫克的氟哌啶醇一年。因此，她被诊断出患有TD的口面和舌形式，并且被撤离了药物。此外，她接受了舌头上肉毒杆菌毒素的注射，但是，确切的剂量和注射部位尚无。她的症状没有任何改善；而是吞咽困难的主观加剧。在检查时，她的脸上有肌张力运动（轨道oris，心理和瓦楞纸蛋白超核心），此外，我们观察到咽部区域的微妙运动障碍运动（视频4）。所有其他调查，包括MRI头和实验室，都是正常的。舌头超声揭示了咽部区域的运动障碍运动，比舌头和口面区域的运动障碍更大（视频5）。我们向患者提供了有关该疾病的建议，并添加了四苯甲嗪，氯硝西ep剂和巴氯芬。我们计划注射肉毒杆菌毒素，这些注射针对咽肌肉和脸部。在1个月的随访中，她对吞咽困难和口面肌张力障碍的症状有所改善（视频6）。舌头的超声检查也显示出
使用对比增强超声成像的颈动脉粥样硬化斑块新血管化的定量表征：可行性研究
摘要简介：对比增强超声（CEU）是一种用于评估laplaque Neovanculination（IPN）的体内成像工具（IPN），是易感动脉粥样硬化斑块的越来越多研究的标志物。本研究旨在评估使用CEU量化颈动脉IPN的可行性，并识别和表征颈动脉斑块中的新血管造成。医院的道德委员会批准了这项研究，并在检查前从所有患者那里获得了知情的CEU的知情个人同意。材料和方法：在CEUS上研究了71名颈动脉粥样硬化斑块（95张斑块）的患者。通过视觉解释和定量分析评估了斑块中的对比度增强。在3点尺度上对新血管内化（IPN）测试进行了分级。使用专用软件进行CEUS图像分析对IPN进行量化。结果：发现具有不同类型的回声的斑块的CEU定量参数显着不同。定量参数在软，硬和混合斑块中也有所不同。发现使用CEU的颈动脉IPN定量可行。根据CEU测得的定量参数为不同回声类型的颈动脉IPN提供了多个参考。这可以帮助识别和监测不稳定的动脉粥样硬化斑块。结论：CEU有可能成为临床应用中的重要工具，特别是用于诊断颈动脉粥样硬化斑块的特征和脆弱性。关键词：动脉粥样硬化，动脉粥样硬化斑块，对比增强的超声，对比敏感性，新生血管造成的动脉粥样硬化的特征是由于脂质和钙形成斑块引起的动脉的限制，这些动脉和钙形成的斑块会阻碍氧化型的正常流动，例如氧气流动，例如，造成了氧化型的含量 cardi> cardi> cardial fight of Cardi> cardi> cardi> cardi> cardi>
医护人员在院前使用超声波
超声技术使用频率在 2 到 15 MHz 之间的声波，也称为超声波，人耳无法听到 [2] 。当超声波穿过组织时，声阻抗这一特定于每种介质的属性决定了穿过或反射到换能器的能量。超声波的衰减将根据超声波与不同介质的相互作用而发生，这些相互作用包括吸收、散射、反射和折射 [2] 。通过将超声波投射到具有不同密度和成分的物体上，信号会以不同的方式反射到换能器 [2] 。然后，这些返回的信号在计算机的帮助下进行解释，以生成能够反映信号穿过的生物物质的物理特性的图像 [2] 。
磁共振引导的高强度聚焦超声以治疗必需震颤
临床效果和安全性：包括76例患者的一个多中心RCT和13例非随机研究，共有1029名患者（总共）。所有研究都调查了药物难治性，中度至重度ET的患者。RCT将单方面MRGFU与假（安慰剂）和非随机研究比较了治疗前和治疗后评分（无对照组）。MRGFUS治疗的患者显示出较低的手震颤和残疾评分，并且与假患者相比，生活质量可能改善了治疗后三个月（摘要调查结果表）。很难根据可用文档来判断治疗效果的持续时间。非随机研究表明，有益的治疗效应在治疗后一年持续存在，但是我们在这些结果中的确定性很低。一些非随机研究还表明，治疗效果可能会持续到一年以上，但观察到随时间降低治疗效应的趋势（非常低的确定性）。mrgfus也与不良事件有关。不良事件很常见，但大多是轻度和瞬态的。最常见的不良事件是“异常或麻木”和“步态干扰”。这些事件发生在三分之一以上的患者中，在治疗后一年持续了大约十分之一的患者。
猪模型动物（Sus scrofa domestica）经胸超声心动图正常值
对心血管系统疾病的研究越来越多地在动物模型中进行。猪是生物医学研究中常见的模型动物。本研究的目的是确定雄性和雌性猪（Sus scrofa domestica）心脏的正常超声心动图值。本研究使用的猪为本研究中使用的猪12头，年龄为3至4个月，平均体重为55公斤（52至69公斤）。使用频率为 2.5-6.0 MHz 的相控阵探头换能器对麻醉状态下的猪进行右胸骨旁 (RPS) 长轴 (LAx) 和短轴 (SAx) 位置的经胸超声心动图检查。 RPS-SAx 位置旨在评估猪心脏左心室的形状和结构，而 RPS-LAx 位置旨在比较心室之间的尺寸并观察心脏二尖瓣的运动。超声心动图检查结果显示，可以看到猪左心室的结构有室间隔（IVS）、左心室（LV）、左心室壁（LVW）、心包（P）、乳头肌（PM）、右心室（RV）。研究结果显示，心率（HR）、舒张末期左室内径（LVIDd）、每搏输出量（SV）参数的数值在男性和女性之间表现出显著不同的结果，而其他参数的结果不显著。这些猪的正常心脏超声值可以作为以猪为动物模型进行进一步心血管研究的参考。
使用超声
摘要背景：本研究在禁食的老年人中使用超声处理的胃胃量（GV）评估了有或没有糖尿病的糖尿病的双侧全膝关节置换术（TKA）。方法：这是一项前瞻性，非随机，比较研究，对38岁> 65岁的老年人计划以一周的间隔进行双边TKA。从午夜开始禁食的所有老年人和诊断为糖尿病的患者（DM组，n = 19）（n = 19）（非DM组，n = 19）均与年龄，性别和体重指数相匹配。主要结果是使用超声检查评估的残留GV。结果：在第二个TKA（P = 0.002）处的DM（75.1（43.2）ML）和非DM（35.9（25.9）ML）组之间的残留GV（平均值（标准偏差））在第一个TKA（p = 0.002）之间有显着差异，但在第一个TKA（p = 0.096）。比较每组第一和第二TKA的GV时，在第二个TKA中观察到比DM中的第一手术（P <0.001）和非DM（p = 0.018）组的GV更大。在DM组（42.5 mL; 95％置信区间（CI），26.6-58.5）中，GV量的平均差异比非DM组（20.0 mL; 95％CI，3.8-36.2; P = 0.044）大。结论：在接受TKA上演的老年患者中，第一个TKA测量的残留GV是可比的，无论存在糖尿病。然而，与第二个TKA期间没有糖尿病的老年人相比，糖尿病老年人的增加。糖尿病患者从第一到第二个TKA测量的残留GV变化量大于非糖尿病患者。因此，在计划进行双边上演TKA的老年人中，在术前禁食实践中需要谨慎，尤其是在糖尿病老年人手术的第二阶段。试验注册：ClinicalTrials.gov（NCT04815070）。
LLM可以帮助对超声成像的质量评估？
摘要 - 由于操作员的熟练程度和成像情况的差异，超声检查的次数急剧增加，低质量的超声成像已大大增加，因此对诊断准确性造成了严重负担，甚至导致重新诊断的风险在关键病例中重新开始诊断。为了帮助临床医生选择高质量的超声图像并确保准确的诊断，我们引入了超声波QBench，这是一种全面的基准，该基准在系统上可以评估多模式大型语言模型（MLLMS），以实现超声图像的质量评估任务。超声 - Qbench建立了从不同来源收集的两个数据集：IVUSQA，由7,709张图像和心脏硫酸氢菌组成，包含3,863张图像。这些图像包含常见的超声成像工件由专业的Ul-Trasound专家注释，并分为三个质量：高，中和低。为了更好地评估MLLM，我们将质量评估任务分解为三个维度：定性分类，定量评分和比较评估。对7个开源MLLM和1个原则的评估表明，MLLM具有超声图像质量分类中低级视觉任务的初步功能。我们希望这种基准能激发研究界的深入研究和增强MLLM在医学成像任务中的未开发潜力。索引术语 - 大型大语言模型（MLLM），质量评估，超声图像
使用超声传感器在车辆中警报系统-IJRPR
车辆中的障碍物检测依赖于高级传感器技术来识别和监视车辆周围环境中的对象，从而提高安全性并启用诸如自主驾驶之类的功能。关键传感器包括超声波传感器，这些传感器使用声波进行短距离检测和雷达（即使在不利的天气条件下，也采用了中等至远程障碍物识别的无线电波。LIDAR使用激光脉冲创建精确的3D地图，提供高精度，但成本更高。摄像机捕获视觉数据，以识别对象识别和上下文理解，尽管它们的效果可能会下降较差的照明或天气。红外传感器检测热签名，帮助夜视和行人检测。现代车辆通过传感器融合整合了这些技术，结合了来自多个来源的数据，以提供全面可靠的环境视图。应用程序包括用于避免碰撞的高级驾驶员辅助系统（ADA），自动化紧急制动和自动导航。尽管诸如不利条件下传感器限制以及高度计算需求的挑战，但AI的进步，成本效益的LIDAR和车辆到所有设施（V2X）的通信正在推动障碍物检测系统的未来，使车辆更加明智，更安全。
诊断性乳房超声中的人工智能
结果：经验丰富的读者在曲线（AUC）下表现出卓越的性能，为0.888 [95％置信区间（CI）：0.793–0.983]，表明诊断精度很高。相反，KOIOS决策支持（DS）系统的AUC为0.693（95％CI：0.562–0.824）。在KOIOS和弹性的指导下，经验不足的读者的AUC为0.679（95％CI：0.534–0.823），而仅KOIOS的AUC为0.655（95％CI：0.512-0.799）。在没有任何指导的情况下，经验较低的读者表现出最低的性能，AUC为0.512（95％CI：0.352–0.672）。经验丰富的读者的灵敏度为98.1％，特异性为58.8％，正预测值为88.1％，负预测值为90.9％，总体准确性为88.6％。KOIOS DS的灵敏度为92.5％，特异性为35.3％，精度为78.6％。在受考山和弹性的指导下，经验丰富的读者的灵敏度为92.5％，特异性为23.5％，精度为75.7％。仅由Koios引导时，经验较低的读者的灵敏度为90.6％，特异性为17.6％，精度为72.9％。最后，没有任何指导的经验较低的读者的灵敏度为84.9％，特异性为17.6％，精度为68.6％。