机器学习读冠脉造影片可行可靠（阜外医院徐波等研究）
杨进刚阜外在数据集中，11 900 张标注图像用于网络训练，1 000 张用于网络测试。以真实精标注图片为“金标准 ”，评价深度神经网络对冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的能力。 结果显示，深度神经网络对冠状动脉造影图像血管自动分割的平均准确度达 99.2%，F1 分数为 0.91，且对冠状动脉主支血管的分割结果优于一级分支血管。 深度神经网络对冠状动脉造影图像血管节段识别的平均准确度为 98.6%，F1 分数为 0.80 ，对冠状动脉主支血管段的识别效果优于一级分支血管，对血管近段的识别准确度优于血管远段。 随着训练数据量增加，深度神经网络对冠状动脉造影图像血管分割的性能明显提升。训练数据量从 1 000 张增加到 11 900 张时，对应的血管分割准确度由 74.9% 上升至 99.2%。 来源： 谢丽华，史晓彤，王筱斐，等. 基于深度神经网络的冠状动脉造影图像血管分割和节段识别. 中国循环杂志, 2020, 35: 1064-1071. DOI:10.3969/j.issn.1000-3614.2020.11.003
阜外医院徐波等人报告，他们利用深度学习技术相关神经网络算法，创建的冠状动脉造影图像血管分割和血管节段识别人工智能模型准确度较高。 研究者认为，该研究显示了深度神经网络用于冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的可行性，为将来实现客观、高效的冠状动脉造影人工智能病变诊断提供了基础。在此基础上，进一步开发管腔直径测量模型，实现人工智能定量冠状动脉造影分析，可为临床医生制定治疗决策提供客观的参考信息。 该研究纳入 2018 年 7 月于阜外医院行冠状动脉造影的患者 2 834 例，共 获得12 900 张冠状动脉造影图像。 患者的冠状动脉造影图像由阜外医院心血管介入诊疗影像分析核心实验室影像分析师标注后，搭建一种创新的深度神经网络，分别进行冠状动脉造影图像血管分割和节段识别任务。
转载：请标明“中国循环杂志”很多疑难复杂病例,一个医生一生也只能见到一次
美国临床营养杂志34万人研究称，每天喝咖啡6杯以上有害
拿铁咖啡，卡布奇诺咖啡或蓝山咖啡，早晨咖啡对很多人来说是必不可少的。据估计，全世界每天都有30亿杯咖啡被享用。虽然喝咖啡的利弊争论了几十年，但南澳大学的一项新研究表明，每天喝六杯以上的咖啡会对你的健康有害，使你患心脏病的风险高达22%。这是首次从心血管健康角度对饮用咖啡设定上限。很多人都有同感，如果你喝很多咖啡，可能会感到紧张、易怒甚至恶心，这可能表明你可能已经达到了咖啡饮用量极限。肥胖房颤患者抗凝，无需调整新型抗凝药物剂量！真实世界研究
新型口服抗凝药物是目前卒中高风险心房颤动患者首选的抗凝方法。肥胖在房颤患者中可能更为普遍。但是目前没有基于患者体重的剂量调整建议。近期，一项大规模真实世界的研究提示，对于肥胖患者而言，新型口服抗凝药物具有与体重正常患者相似的疗效和安全性。体重不应成为房颤患者应用新型口服抗凝剂的障碍。研究者纳入2010~2017年间接受新型口服抗凝药物治疗且随访≥12个月的7642例平均年龄69岁的房颤患者。脖子粗，代谢综合征风险高
代谢综合征是指糖尿病或糖尿病前期、腹部肥胖、高血脂和高血压。据估计，全世界大约四分之一的人口患有代谢综合征，并且心脏病发作或中风的可能性是正常人的三倍。根据2019年亚太心脏病学会（APSC）的研究结果，除了腰围，颈围同样是代谢综合征的的预测指标。测量颈围是识别代谢综合征的简单、快速的方法。测双上臂血压，有了新证据！Hypertension研究
中国基层高血压防治管理指南建议，在患者首次就诊时应测量双臂血压，并在后续就诊时使用读数较高的手臂测量血压。但一直缺乏证据支持。实际上，很多人测血压，仅仅测量一侧上臂的血压。根据发表在Hypertension杂志上的一项研究，测量血压时，首先测量双上臂的血压，之后采用血压较高的一侧来诊断高血压，比仅测量一侧上臂血压更准确，且能更好地预测心血管病风险。美20余年随访研究：常吃油炸食品增加死亡风险
近日发表在英国医学杂志上的一项针对美国女性健康倡议（WHI）研究的最新分析表明，经常吃油炸食品尤其炸鸡或炸鱼的人，全因死亡和心血管死亡的风险均明显升高。多因素校正分析显示，在长达20多年的随访期间，与不吃油炸食品的人相比，每天至少吃一份油炸食品的人死亡的风险增加了8%，心血管死亡风险也有所增加（HR=1.08，95%CI：0.96~1.22），但没达到统计学意义。
