TODAY今日发布HighBloodPressCardiovascPrevEarlyRecent,Nov09,今日发布01篇HeartandVesselsEarlyRecent,Nov09,今日发布01篇PediatricCardiologyEarlyRecent,Nov09,今日发布01篇JThrombThrombolysisEarlyRecent,Nov09,今日发布01篇IntJCardiovascImagingEarlyRecent,Nov09,今日发布01篇CirculationNov10,
19)今日发布01篇JEchocardiogrEarlyRecent,Nov10,今日发布01篇TheLancetEarlyRecent,Nov10,今日发布03篇CirculationEarlyRecent,Nov10,今日发布02篇StrokeEarlyRecent,Nov10,今日发布02篇CirculationResearchEarlyRecent,Nov10,今日发布01篇RECOMMEND推荐阅读01机器学习的细胞表型预测缺血性心肌病的预后CirculationResearchresearch-articleAlbertJRogers,AnojanSelvalingam,etc.1小时前等38用户推荐阅读本文理由：缺血性心肌病患者对室性心律失常（VT/VF）的易感性很难通过临床工具或试图将细胞机制转换到床边来预测。目的：通过对心室单相动作电位（MAPs）的机器学习（ML）的训练和解释，开发缺血性心肌病患者的计算表型，以揭示预测长期预后的表型。方法与结果：我们记录了42例冠心病（CAD）患者在稳态起搏时左室射血分数（LVEF）小于或等于40%的个心室图。患者被随机分配到独立训练和测试队列，比例为70:30，重复K=10倍。支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）被训练到两个终点：（i）持续VT/VF或（ii）3年死亡率。支持向量机提供了更好的分类。对于患者水平的预测，我们计算个性化的MAP分数作为预测每个终点的MAP跳动的比例。独立试验队列的患者水平预测得出持续性VT/VF的c统计量为0.90（95%CI:0.76-1.00），死亡率为0.91（95%CI:0.83-1.00），是最显著的多变量预测因子。解释训练后的支持向量机显示的MAP形态，在矽肺模型中，显示高L型钙电流或钠钙交换器是VT/VF的主要表现型。结论：对患者动作电位记录的机器学习揭示了缺血性心肌病长期预后的新表型。这种计算表型提供了一种可能揭示临床结果的细胞机制的方法，并可应用于其他情况。扫描
