心外膜电位标测信号的自动联合分析方法研究

心外膜电位标测系统是心脏电生理机制研究和临床精密诊断的重要工具,其技术难点之一是如何对标测信号进行有效分析以获取关键信息、揭示心外膜电活动规律.为此,提出具有时间依赖性的相关波形分析和波形能量分析法,结合波动图联合对标测信号进行分析;同时,提出基于瞬时波形能量分析的特征点群识别算法,以实现分析方法自动化的目标.结果显示:特征点群识别算法能够准确定位除极波穿越电极片的时间;波动图可实时、动态反映除极波的传播;具有时间依赖性的相关波形分析和波形能量分析可揭示出除极波的传播方向和路径.因而,此自动联合分析方法能够自动、准确地揭示除极波的传播规律;分析方法耗时小、抗噪能力强,适用于心外膜电位标测系统.     

心外膜标测系统图形显示软件的设计

心外膜标测是一种精确测量和观察分析心脏电活动的方法,辅以直观的实时显示图能为外科及内科医生提供一条准确迅速的判断指标．介绍了基于VC 的64导心外膜Mapping标测系统的软件设计与实现,包括特征点提取算法、多导同步心电监测、等值线图的绘制等．并着重介绍了其中的等值线图绘制的两种方法:一是对网格数据实施等值线追踪后,连接各等值点,再加注数值标记即可;二是对网格化的数据按照一定的规则,直接对各分块填充不同的颜色,配上颜色尺度条便可表征不同的数据．     

基于深度学习的心脏图像分割研究现状

面对严重的医学影像分析缺口,深度学习的发展能够满足国内医疗行业的需求。心脏图像的处理方法可大致分为传统的图像处理技术、基于图谱的方法（atlas-based methods）、基于模型的方法（model-based methods）以及目前热门的采用机器学习和深度学习的方法。在深度学习兴起之前,传统的机器学习技术如模型法和图集法在心脏图像分割中有良好表现,但通常需要大量的特征工程知识或先验知识才能获得令人满意的精度。而基于深度学习的算法能从数据中自动发现复杂的特征以进行对象检测和分割。得益于先进的计算机硬件以及更多可用于训练的数据集,基于深度学习的分割算法已超越了以往的传统方法。本文回顾了2012—2022年有关心室、心外膜和心包脂肪的图像处理的各项方法、衡量指标及其目前的研究现状,并结合分割技术的发展,讨论了心脏分割的发展趋势。     

冠心病心外膜脂肪组织的超声测量方式选择

目的:通过比较冠心病病人与无冠心病人群经超声测量的心外膜脂肪组织,分析冠心病心外膜脂肪组织的超声表现,探讨测量方式选择。方法 :超声心动图分别测量冠心病组60例和非冠心病组60例的右心室前壁、右心室游离壁及心尖部收缩末期心外膜脂肪厚度,比较两组之间三个部位的心外膜脂肪厚度的差别。结果 :冠心病组与非冠心病组比较收缩末期心外膜脂肪厚度右心室前壁(6.3±0.8vs4.4±0.4)mm、右心室游离壁(4.6±0.6vs4.2±0.4)mm、心尖部(4.6±0.6vs 4.2±0.7)mm存在统计学差异(P<0.05),冠心病组右心室前壁收缩末期心外膜脂肪厚度增厚最为明显。结论:收缩末期右心室前壁右室前壁心外膜脂肪组织图像更为清晰,测量更加容易,在冠心病组心外膜脂肪组织增厚最为明显,可以作为冠心病相关研究首选测量部位。     

微创手术治疗慢性心功能衰竭

目的 探讨微创手术植入左心室心外膜起搏电极进行慢性心功能衰竭的再同步治疗的可行性.安全性和临床疗效.方法 按美国心脏病学会和美国心脏病学院(ACC/AHA)标准选择1例扩张性心肌病患者行再同步治疗,应用Medtmnic5076心内膜起搏电极,通过心导管将右心房电板植入右心耳,右心室电极植入右室流出道.通过徽创手术经胸路径将Metlonic6945心外膜起搏电极植入左室侧后壁.电极经皮下隧道连至脉冲发生器.结果 三腔起搏电极均放置顺利,术后左心室同步性较前改善.患者恢复良好.结论 对于心导管径路左心室起搏电极放置失败的患者,微创手术植入左心室心外膜起搏电极是此类患者进行心脏再同步治疗的一种有效.可行和安全的方法.     

胎儿心外膜下血管结构的扫描电镜观察

心肌组织中含有丰富的血管 ,这些血管反复分支 ,最后在每个心肌细胞周围形成一个发育良好的血管床 ,这些血管系统为心肌细胞的新陈代谢提供保障[1] 。文献表明 ,工作心肌细胞周围血管丰富 ,但有关胎儿心肌血管超微结构发育变化的报道较少。本文利用扫描电镜对胎儿心外膜下心肌血管的超微结构进行了观察。材料 :选用医院引产早期、中期及晚期胎儿各 2～ 3例。方法 :取胎儿左心室心外膜下心肌组织 ,修成约 0 5ｃｍ× 0 5ｃｍ大小。手工剥离心外膜后用 6ＮＮａＯＨ溶液 ,在水浴 6 2℃ ,消化 1 0ｍｉｎ。超声波清洗器处理 1ｍｉｎ。常规扫描样…     

“根据人胸数学摸型使用有限元法计算心外膜电位”

本文应用电磁场理论及其数值计算方法，论述了一个ECG反向求解问题。重点讨论了Fredholm积分方程的离散化及复合传递函数ui(Q)的有限元法求解。     

一种新的心外膜电位标测信号分析方法

心外膜电位标测系统是心脏电生理机制研究的重要手段;如何对标测信号进行有效分析以获取准确信息是其技术难点之一.为此,提出了一种基于独立元分析、小波变换和等时图的分析方法:首先,以独立元对各电极点投影系数的离散度为噪声独立元选取准则对标测信号进行去噪处理;其次,根据标测信号的样条小波变换进行特征点识别工作;最后,根据特征点识别结果绘制除极时刻等时图.实验结果表明,该方法可有效地去除心外膜电位标测信号中的外界干扰等噪声、突出真实的除极信号,并能够精确地识别到标测信号的特征点位置,进而绘制等时图,准确、直观地刻画出除极波的传播.因此,该方法适用于心外膜电位标测系统中的信号分析工作.     

超微粉通心络对麻醉犬急性心肌梗死的作用

目的 观察超微粉通心络对犬急性心肌梗死的作用。 方法 结扎犬冠状动脉前降支中段制备犬急性心肌梗死模型;采用氯化三苯基四氮唑(TTC) 染色法和心外膜电图测定心肌梗死面积、缺血程度;测定血氧饱和度和血氧分压, 计算氧利用率。 结果 超微粉通心络明显减小TTC 染色法所显示的心肌梗死范围, 显著降低心肌梗死犬氧利用率;心外膜电图数据显示, 超微粉通心络组与给药前及与模型组比较都明显降低犬心肌缺血程度, 犬心肌缺血范围明显减小。 结论 超微粉通心络可恢复心肌梗死犬氧利用率, 对犬急性心肌梗死有明显的保护作用。     

基于MRI图像的左心室分割方法研究现状与发展

心脏的磁共振图像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）对比度强、分辨率高、能够准确描述心脏的解剖功能，因此被认为是准确评估心脏挤压能力的金标准。在心脏的核磁共振图像上准确分割出左心室是准确评估左心室功能的前提。阐述了磁共振图像左心室分割的基本特点和难点，针对现阶段具有代表性的4种MRI左心室分割算法的基本原理、分割效果及时间效率等特点进行了归纳与总结。总结分析了MRI左心室分割领域面临的一些问题和发展方向。