心房細動について、原因、症状、そして画像診断の役割を学ぼう。
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最先端の科学をわかりやすく解説
心房細動について、原因、症状、そして画像診断の役割を学ぼう。
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経カテーテル閉鎖は、心臓の欠陥修復のためのより安全な選択肢を提供する。
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食事、腸内細菌叢、心血管疾患の関連を探る。
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新しい深層学習モデルが心臓の問題のためにECGを分析する。
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LaMoDは標準的なCMR動画から心臓の動きの分析を改善するよ。
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DREAMモデルは心不全のシミュレーションを強化して、より良い治療計画を立てるのに役立つ。
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心臓ペーシングの新しい方法が患者の結果とモニタリングを改善するよ。
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研究で遺伝が座りがちな生活や心血管リスクにどう影響するかが明らかになった。
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研究によると、2016年から2020年にかけてタコツボ心筋症の症例と合併症が増加している。
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新しいスコアリングシステムが、医者が脳卒中と出血のリスクをバランスさせるのを助けるよ。
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新しい方法が一つのリードのECGデータを包括的な12リードの読み取りに変換するよ。
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研究によると、かなり少ないエネルギーで効果的な除細動法が明らかになった。
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研究が心臓病に関連する潜在的な薬剤ターゲットを特定した。
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新しい方法が心臓の形状と動きをモデル化して、患者ケアをより良くするよ。
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研究者たちがアストロウイルスと心臓病の間に潜在的な関連を発見した。
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革新的なアプローチが冠動脈のモデリングを向上させ、心臓病治療を改善する。
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KEEDは心臓の重要な波形を正確に特定することでECG信号分析を改善する。
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研究はnnU-Netが心臓MRI画像をセグメント化する効果を評価している。
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研究によると、心筋細胞のメカニクスが核の損傷にどう影響するかがわかった。
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研究が録音を使って心拍数の推定と雑音の検出を改善した。
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FINESSEは、高度なシミュレーションを通じて心臓弁の挙動を学ぶ新しいアプローチを提供するよ。
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研究は、心不全の患者の代謝物を分析するために機械学習を使っている。
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研究は、心拍出量が保たれた心不全の診断におけるLAストレインの役割を調査している。
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二相法は心臓画像解析の精度を高める。
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研究が心不全評価におけるLACIの可能性を明らかにした。
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研究でTGFベータとアンジオテンシンIIが怪我後の心臓の回復にどう影響するかが明らかになったよ。
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データ分析を使ってフォンタン患者の健康問題の予測を改善する研究。
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研究では、高度なLLMが複雑な医療試験の質問に答える能力を評価してる。
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研究者たちが心臓の構造や血流の変動を分析する方法を開発した。
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RSVは大人、特に高齢者にとって心臓や肺の健康に深刻なリスクをもたらすよ。
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研究によると、睡眠時無呼吸症候群と高血圧の関連があるんだ。
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研究は、心機能におけるPERM1の重要性と心不全との関連を強調しています。
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医療画像における正確な大動脈基部ランドマーク検出のための新しいワンステップ法。
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新しいアプローチでは、1つのマップを使ってリアルな心エコーを作るんだ。
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新しい方法が、以前の知識を失うことなく心臓の画像を分類するのを手助けしてるよ。
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新しい方法がDVT治療のための血管イメージングの精度を向上させる。
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この研究は心血管疾患リスクに関連する潜在的なタンパク質ターゲットを明らかにしてるよ。
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高地の人々の肺高血圧リスクを評価するために、2つのモデルが開発された。
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心臓画像の精度を上げるために方法を組み合わせる。
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ECG-FMはAIを使ってECG解析を改善し、心臓の健康評価をより良くしてるんだ。
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