跨尺度数字心脏模型在遗传性心脏病中的应用

遗传性心脏病是由基因突变引起的心脏疾病,是恶性心律失常和心源性猝死的重要诱因.传统生物医学研究方法往往只能从分子或细胞水平研究基因突变引起的微观心脏电生理功能改变,难以全面探究心脏疾病的发生机制和治疗方案.跨尺度数字心脏模型是一种将离子通道、细胞、组织和器官水平的信息整合起来的心脏计算模型.借助数字心脏模型,可在微观层次拟合复现实验观测,并在宏观层次模拟心脏的电生理活动和机械运动、推演疾病发生过程,从而更好地理解遗传性心脏病的发病机制和心律失常的机制.本文介绍了跨尺度心脏模型在长QT综合征、短QT综合征、Brugada综合征这三种典型遗传性心脏病中的应用.

数字化心脏除颤器、除颤监护仪检定/测试仪的研制

从硬件、软件两个方面介绍了数字化心脏除颤器、除颤监护仪检定/测试仪的构成,并进一频阐明了仪器几个主要测试功能的实现。

一种基于深度学习的心脏DSA影像增强技术的建立

目的探讨一种新型的心脏DSA图像血管增强技术。方法首先收集了1089幅心脏DSA原始影像,其中部分影像存在一些问题,例如噪声、颜色偏暗等;我们采用卷积神经网络结合传统的医学图像处理技术进行心脏DSA图像增强。结果经过卷积神经网络处理后,心脏DSA图像变得更清晰,血管影像的亮度及对比度都得到明显增强,对比度增强2.4倍。结论采用深度学习技术进行心脏DSA图像的血管增强,具有效果好、速度快、稳定性高、且适用范围大的特点,更适合心脏DSA设备采用。

心脏标记法有限元解的误差分析

介绍了进行心脏磁共振有限元应变解析时 ,由于读取数据本身存在着误差 ,此误差对于应变解析的影响以及如何从理论上对数据误差进行分析研究 ,提出了一种新的研究方法 .