11、学习心肌运动正常模式的病理偏差:对CRT研究有何附加价值?

学习心肌运动正常模式的病理偏差:对CRT研究有何附加价值?

1. 引言

1.1 心脏再同步化治疗(CRT)

过去十年里,心脏再同步化治疗(CRT)成为治疗心脏各腔室异步收缩导致心力衰竭患者的推荐疗法。双心室起搏装置可优化左右心室延迟,最终优化房室延迟。当传导系统缺陷得到补偿时,同步收缩有望提高心脏效率和患者生存率。国际既定指南建议对有症状性心力衰竭、电异常和左心室功能下降的患者进行起搏治疗。

然而,这些选择标准并不理想。约30%的病例治疗未能“充分改善”患者状况(临床反应),50%的病例未能实现逆向重构(容积反应)。鉴于症状的普遍性(25% - 50%的心力衰竭患者,欧洲至少有1500万人)以及相关成本(2003 - 2007年美国1%的设备更好植入,每台设备影响105Me - 15Ke,共7000台设备),这一问题至关重要。

目前,对于更好的选择标准尚未达成共识。虽然有很多关于新预测指标的研究,但它们过于关注机械不同步性的盲目评估(主要通过峰值或事件时间测量),而不是更好地理解治疗反应的机制。最近有人呼吁采用更全面的策略。一些研究强调区分特定类型不同步性的重要性,每种类型都与可通过CRT纠正的模式相关,这为根据精确的电和结构异常解释这些机械模式铺平了道路。因此,改善患者选择应提高对新候选者中不同类型不同步性的识别能力。

1.2 运动/变形模式

通过结合分割和时间配准/跟踪,可以从心脏序列中提取心肌运动和变形。附着在心肌上的局部斑点可用于在二维或三维超声心动图序列中跟踪并局部计算这些参数。然而,去除时间和解剖变异性后,比较运动和变形的时空模式具有挑战性。

量化患者与正常运动模式的距离是编码病理

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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