基于视频的AI,用于对心脏功能的胜利评估

  心脏功能的准确评估对于诊断心血管疾病,筛查心脏毒性2和关于危重疾病患者的临床管理的决策至关重要。然而,人类对心脏功能的评估集中在有限的心脏周期取样,尽管经过多年的训练,但仍有相当大的观察者间变异性4,5。在这里,为了克服这一挑战,我们提出了一种基于视频的深度学习算法(Echonet-Dynamic),该算法超过了人类专家在分割左心室的关键任务中的表现,估计了射血分数和评估心肌病。经过超声心动图视频的培训,我们的模型准确地将左心室片段相似性系数为0.92,可预测射血分数,平均绝对误差为4.1%,并可靠地通过减少射血分数(曲线下的面积为0.97)对心力衰竭进行分类。在另一个医疗保健系统的外部数据集中,Echonet-Dynamic预测射血分数的平均绝对误差为6.0%,并将射血分数减少,而曲线下的面积为0.96。重复人类测量结果的前瞻性评估证实,该模型的差异与人类专家的差异相当或少。通过利用多个心脏周期的信息,我们的模型可以快速识别出射血分数的细微变化,比人类评估更可重复,并为实时精确诊断心血管疾病奠定了基础。作为促进进一步创新的资源,我们还使公开提供10,030个带有超声心动图视频的大型数据集。

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评论列表(3条)

  • admin的头像
    admin 2026年01月10日

    我是博钧号的签约作者“admin”

  • admin
    admin 2026年01月10日

    本文概览:  心脏功能的准确评估对于诊断心血管疾病,筛查心脏毒性2和关于危重疾病患者的临床管理的决策至关重要。然而,人类对心脏功能的评估集中在有限的心脏周期取样,尽管经过多年的训练,但仍...

  • admin
    用户011006 2026年01月10日

    文章不错《基于视频的AI,用于对心脏功能的胜利评估》内容很有帮助