52、超声心动图与血管超声技术在心血管疾病诊断中的应用

超声心动图与血管超声技术在心血管疾病诊断中的应用

1. 超声心动图相关技术

1.1 造影成像

当两个或更多相邻的左心室心内膜边界显示不清,难以做出准确诊断时,就需要使用造影增强技术。造影剂是一种微泡,其外层有蛋白质或磷脂外壳,包裹着氟碳气体。由于其超声散射特性,造影剂能够提高图像质量。

造影剂可辅助更全面评估多种疾病,如肥厚型心肌病(心尖变异型)、左心室致密化不全、左心室血栓和心内肿物、左心室真性与假性动脉瘤,以及左心室射血分数和局部室壁运动异常等。

医疗专业人员(根据机构的协议和规定,可能包括超声检查技师)为患者注射造影剂时,患者必须有通畅的静脉通路。注射方式可以是团注或持续输注。需要注意的是,团注法可能导致严重的信号衰减,可能需要用盐水冲洗或等待衰减过程完成。为了获得最佳成像效果,注射造影剂后,应使用谐波成像或实时成像将机械指数降至 0.2 - 0.4。

1.2 三维超声心动图

三维超声心动图是一种新的成像技术,它通过增加一个高程平面,提供了心脏解剖结构在 X、Y 和 Z 平面的成像信息,能够获取大量数据,实现完整的三维呈现。

该技术的应用包括:为手术规划对二尖瓣和主动脉瓣进行更细致的检查;评估肿物和左心室形态;评估复杂的先天性心脏病;对心房解剖结构进行成像;更好地检查人工瓣膜;以及在各种介入手术(如电生理研究和心脏导管插入术)中进行可视化和引导。

1.3 超声心动图的应用范围

超声心动图常用于评估以下方面:
- 心脏解剖结构
- 心脏大小
- 获得性心脏病(狭窄、瓣膜置换)
- 先天性心脏病
-

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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