UVA يۈرەك زەئىپلىكى بىمارلىرىنى سۈرئەتنى تېزلىتىش داۋالاش ئۇسۇلى بىلەن ماسلاشتۇرۇشقا ياردەم بېرىدىغان ئىشلەپچىقىرىش خاراكتېرلىك يۇقىرى ئەقىل قورالى ياساش ئۈچۈن 4 مىليون دوللارلىق NIH ياردەم پۇلىغا ئېرىشتى.
ۋىرگىنىيە ئۇنىۋېرسىتېتىنىڭ چارلوتتېسۋىللې شەھىرىدىكى ئىنژېنېرلىق ۋە قوللىنىشچان پەنلەر مەكتىپى دۆلەتلىك سەھىيە ئىنستىتۇتى (NIH) دىن 4 مىليون دوللارلىق ياردەم پۇلىغا ئېرىشكەنلىكىنى ئېلان قىلدى. بۇ قورال دوختۇرلارغا يۈرەك زەئىپلىكى بىمارلىرىغا قايسى خىل سۈرئەتنى تېزلىتىش داۋالاش ئۇسۇلىنىڭ ئەڭ پايدىلىق ئىكەنلىكىنى بېكىتىشكە ياردەم بېرەلەيدۇ.
ئامېرىكا يۈرەك جەمئىيىتىنىڭ سانلىق مەلۇماتلىرىغا قارىغاندا، 6 مىليوندىن ئارتۇق ئامېرىكىلىق يۈرەك زەئىپلىكى بىلەن ياشاۋاتىدۇ. نۇرغۇن بىمارلاردا يۈرەكنىڭ تۆۋەنكى بۆلۈملىرى ماسلىشىشچانلىق بىلەن قىسقىرايدۇ. ئەڭ كۆپ ئۇچرايدىغان يۈرەك قايتا ماسلىشىش داۋالاش ئۇسۇلى بولغان يۈرەك قايتا ماسلىشىش داۋالاش ئۇسۇلى (CRT)، ئىمپىلانتلانغان ئۈسكۈنە ئارقىلىق بۇ ماسلىشىشچانلىقنى ئەسلىگە كەلتۈرىدۇ، ئەمما بىمارلارنىڭ %30 تىن %40 كىچە بولغان قىسمى يەنىلا ئۈمىد قىلىنغاندەك ئىنكاس قايتۇرمايدۇ. يېڭى بىر تاللاش، سول بوغۇم تارمىقى رايونىغا يۈرەك بېسىش (LBBAP)، يۈرەكنىڭ تەبىئىي ئېلېكتر سىستېمىسىنىڭ بىر قىسمى ئارقىلىق ئىشلەيدۇ. دوختۇرلارنىڭ قايسى ئۇسۇلنىڭ قايسى بىمارغا ماس كېلىدىغانلىقىنى ئالدىن قارار قىلىشنىڭ ئىشەنچلىك ئۇسۇلى يوق.
مۇھىم ئۆلچەش ئۇسۇلى رايون خاراكتېرلىك يۈرەك مۇسكۇلىنىڭ بېسىمى، يەنى يۈرەك مۇسكۇلىنىڭ ھەر بىر سوقۇشتا قانچىلىك سوزۇلۇپ ۋە قىسقىرايدىغانلىقى. ئۇنى ئۆلچەشنىڭ ئالتۇن ئۆلچىمى بولغان DENSE MRI قوشۇمچە سىكانىرلاش ۋاقتىنى تەلەپ قىلىدۇ ھەمدە كۆپىنچە دوختۇرخانىلارنىڭ سىكانىرلىرىدا يوق، ئۆلچەملىك كىنو MRI بولسا كەڭ كۆلەمدە بار، ئەمما ئوخشاش تەپسىلاتلارنى كۆرسىتەلمەيدۇ.
GenStrain بولسا DENSE MRI سىكانىرلاش ئۇسۇلى ئارقىلىق يۈرەك ھەرىكىتىنىڭ قانداق بولىدىغانلىقىنى ئۆگىنىدىغان، ئاندىن بۇ بىلىملەرنى ئۆلچەملىك كىنو MRI سىكانىرلاش ئۇسۇلىغا قوللىنىپ، قوشۇمچە سىكانىرلاش ئۇسۇلىسىز، پەقەت ئادەتتىكى سىكانىرلاش ئۇسۇلى ئارقىلىق DENSE سۈپەتلىك ھەرىكەت ۋە بېسىم مۆلچەرلىرىنى ھاسىل قىلىدىغان بىر خىل ھاسىل قىلغۇچ SI مودېلى. «بىز ئەمدى پەقەت بۇ مودېلنىڭ UVA دا ئىشلەيدىغان-ئىشلىمەيدىغانلىقىغا دىققەت قىلمايمىز» دېدى بۇ تۈرگە رەھبەرلىك قىلىدىغان ئېلېكتر ۋە كومپيۇتېر قۇرۇلۇشى ۋە كومپيۇتېر پەنلىرى دوكتورى مىياۋمىياۋ جاڭ. «بىز ئۇنىڭ كۆپ خىل كلىنىكىلىق مەركەزلەر ۋە قىيىن بىمارلارنىڭ ئەھۋالىدا ئىشەنچلىك ئىكەنلىكىنى بىلمەكچىمىز». ئۇ يەنە بۇ قورالنىڭ پەقەت قارا قۇتا بولۇپ قالمايدىغانلىقىنى، كلىنىكىلىق دوختۇرلارنىڭ نېمە ئۈچۈن تەۋسىيە بېرىدىغانلىقىنى چۈشىنىشى كېرەكلىكىنى قوشۇمچە قىلدى.
كېيىنكى بەش يىلدا، بۇ گۇرۇپپا UVA ۋە ۋىرگىنىيە ئورتاق گەۋدە ئۇنىۋېرسىتېتى، بايلور تېببىي ئىنىستىتۇتى ۋە يۇتا ئۇنىۋېرسىتېتى قاتارلىق ھەمكارلاشقۇچى ئورگانلارنىڭ سانلىق مەلۇماتلىرىنى ئىشلىتىپ GenStrain نى تەرەققىي قىلدۇرىدۇ ۋە جەزملەشتۈرىدۇ؛ بۇ كلىنىكىلىق سىناق كەلگۈسىدىكى بىر قەدەم بولىدۇ. ھەمكارلاشقۇچىلار ئىچىدە UVA ساغلاملىق يۈرەك كېسەللىكلىرى مۇتەخەسسىسى كېننېس بىلچىك ۋە بىئو-مېدىتسىنا ئىنژېنېرلىقى پروفېسسورى فرېدېرىك ئېپشتېين بار، دوكتورلۇق ئوقۇغۇچىسى رىشوۋ پائۇل بولسا GenStrain نىڭ باش ئاچقۇچىسى.
[ئۇلىنىش: https://news.research.virginia.edu/2026/10/23/uva-researchers-develop-ai-tool-to-personalize-cardiac-therapies-with-4-million-nih-grant/|ۋىرگىنىيە ئۇنىۋېرسىتېتىنىڭ رەسمىي ئېلانى]
مەنبە: GSM · ئامېرىكا (ئىنگلىزچە نەشرى · ئەسلى خەنزۇچە نۇسخىسى)
سۈرەت: 弗吉尼亚大学 Battle Building（资料图）。弗吉尼亚大学摄，CC BY-SA 3.0，经 Wikimedia Commons。 / The Battle Building at the University of Virginia (file photo). Photo by the University of Virginia, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons.
