51、心脏生理与超声心动图检查全解析

心脏生理与超声心动图检查全解析

1. 循环系统

血液在全身循环时,会携带重要的营养物质和组织生存所需的氧气,而血液循环由心脏控制。

1.1 右心循环

右心循环始于右心房,它收集来自全身的脱氧血液。来自身体上部的血液通过上腔静脉进入右心房,来自身体下部的脱氧血液则通过下腔静脉进入右心房。此外,心脏自身的脱氧血液也通过冠状窦流入右心房。当右心房充满血液后,缺氧的血液会流经三尖瓣进入右心室。右心室将血液泵过肺动脉瓣,进入主肺动脉,随后主肺动脉分叉为左右肺动脉,血液进入肺部,通过肺循环重新获得氧气。

1.2 左心循环

经过肺毛细血管循环并重新充氧的血液,需要被收集并分配到心脏和身体其他部位,这是左心的功能。新鲜充氧的血液通过四条肺静脉从肺部回流到左心房,然后血液从左心房通过二尖瓣进入左心室。左心室将血液泵过主动脉瓣,进入主动脉,含氧血液通过动脉系统分配到心脏和身体其他部位,这便是体循环的开始。

1.3 冠状动脉系统

心肌组织需要持续的新鲜血液供应才能维持活力,这通过冠状动脉系统实现。主要有两条冠状动脉:左右冠状动脉,它们起源于主动脉根部,位于左右瓦氏窦区域的瓣膜后方。左冠状动脉在起源后不久分叉,形成左前降支动脉(LAD)和左回旋支冠状动脉(Cx)。LAD通常为左心室前壁、心尖和部分室间隔提供含氧血液,Cx主要为左心房以及左心室的侧壁和后壁供血。右冠状动脉则分支为后降支动脉和边缘动脉,分别为左右心室的部分区域以及右心房和部分右心室提供含氧血液。此外,心脏还有静脉系统,其在心脏表面分布并汇入冠状窦,不过动脉和静脉的具体模式可能因人而异。

1.3 心脏传导系统

心脏拥有一个由高度专业

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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