冠状动脉腔内影像学指导左主干病变介入治疗

来源 :中国介入心脏病学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jinshi46
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
左冠状动脉主干(简称左主干)是心肌供血的主要通道。既往研究指出,在诊断性冠状动脉造影患者中,左主干病变发生率为5%~8%,大多数位于左主干远端,且斑块常累及左前降支和(或)左回旋支开口[1]。传统认为,冠状动脉旁路移植术是严重左主干病变患者的优先疗法,但近年来多个随机试验(SYNTAX[2]、PRECOMBAT[3]、EXCEL[4]和NOBLE[5])提示,对低、中危的左主干远端复杂分叉病变,经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)可获得与冠状
其他文献
当下,数字技术的应用已经成为传统雕塑行业的创作新途径,逐渐成为雕塑艺术学科的学习及实践的主流方向。但是数字技术在雕塑艺术创作中的应用不是单纯地指抄数、建模或3D打印,数字技术也不能逾越专业造型训练而一劳永逸。就目前而言,懂得数字技术而未接受专业训练的雕塑艺术实践参与者数量与日俱增,导致行业内鱼龙混杂,这是数字技术在雕塑艺术学科中高品质推广应用与当下相关雕塑行业健康发展的巨大阻碍。如何规范和界定数字技术在雕塑艺术实践中的应用与合理性,是笔者不断思考与研究的课题。
本文以构成基础课为例,结合线上教学和线下课堂教学的实际情况,提出“线上资源辅助线下教学”的新教学理念,通过分析线上网络教学的优缺点和线下课堂教学模式的优劣势,尝试把这种新的教学理念带入课堂,进而优化课堂教学,提高教学水平。
唢呐是我国历史独特的悠久、流行广泛、技巧丰富、表现力较强的民间吹管乐器,它声音开朗豪放、高亢嘹亮、刚中有柔,深受广大人民喜爱和欢迎。唢呐在我国的京剧表演中运用较为广泛,其是一种特有的民族文化。不论京剧还是唢呐,都有独特的演奏形式和演奏技巧。
随着思政课程向课程思政的转变,在课程思政、知行合一的背景下,高校艺术设计教师在教学中融入思政课程的理论知识非常有必要。这不仅符合当代艺术复合型人才培养要求,而且能够将知行结合起来,有利于切实提高学生的设计水平与创新实践能力。针对当前高校艺术设计专业课程思政融合度不高的问题,教师应在实际教学中转变教学理念,明确教学目标,改革教学内容和教学考核方式,从而完善高校艺术设计专业教学模式。
随着时代的不断更新发展,无论教育领域还是其他行业都对民族文化教育给予高度重视,与之前相比,教育领域的重视程度又上升至新的高度。因此,在教学时,教师应更加重视民族文化的教学和传承,为构建完善的教学体系提供丰富的事实依据。这也是当前各大专院校实施教学的首要任务。下面,笔者将以舞蹈教学为例,对其背景、重要性和藏族舞蹈教学体系构建的具体策略进行探索分析,进而在促进大专学生舞蹈素养能力提高的同时,不断增强学生的民族意识和文化自觉性,使学生在日后工作或学习中都对民族文化的传承和发展给予充分的关注。
云南民族大学是一所培养各民族高级专业人才的综合性大学,是教育部、国家民族事务委员会与云南省人民政府共建的省属重点大学。学校创建于1951年8月1日,原名云南民族学院,是中华人民共和国最早成立的民族高等院校之一,2003年4月更名为云南民族大学,至今已走过70年历程。
新工科专业开展课程思政是培养德才兼备的一流新工科人才的重要内容之一。新时代背景下如何开展新工科专业课程思政,是高等学校工科教育课程思政教学改革和实践的有益探索。本文以计算机网络技术课程思政教学为例,通过调研教师教学课程思政实践现状并结合教学工作经验积累,探讨该课程教学融入课程思政教育过程中的重点和难点,分析新形势下高等学校课程思政教学对于新工科人才培养的重要性。
8月16日,天津市民张先生发现,在天津市华苑路两侧停车,没有工作人员前来计费了,车停入车位后,道路泊位侧方咪表识别桩亮起了红灯。张先生离开驶出停车道路后,ETC自动结算停车费用。
气门弹簧是发动机配气机构的关键组成部件,其参数设计不仅影响发动机的动力性,更重要的是影响发动机能否在高速下正常稳定的运行。通过对气门弹簧设计关键参数的计算,在设计早期确定能够满足配气机构稳定运行的弹簧预紧力F1、气门最大升程的弹簧力F2以及气门弹簧工作段的平均刚度k,对气门弹簧进行选型。运用该计算方法对某款发动机的气门弹簧进行选型,同时使用AVL-EXCITE软件对配气机构的运动学和动力学进行校核,验证该弹簧选型的方法和流程的可行性。该方法能够一次性确定气门弹簧,且流程简便易行,值得推广。
非侵入式负荷监测因其成本低、隐私性高,具有良好的应用场景。负荷分解方法是非侵入式负荷监测的主要技术难点之一,为提高负荷分解的精度,提出一种基于一维卷积神经网络的负荷分解方法。该方法首先以滑动窗口读取总负荷时间序列生成输入序列,解决深度学习模型不能输入长序列的问题;接着,以序列扩展模块自动提取输入序列的特征并重构为扩展序列,扩展了输入序列的特征信息;最后,采用端到点结构构建特征提取模块,提取扩展序列特征输出负荷分解结果,其中,序列扩展模块和特征提取模块共同构成了一维卷积神经网络模型。在公开的数据集UK_DA