10、深度学习模型在心血管疾病诊断中的应用

深度学习模型在心血管疾病诊断中的应用

1. 心血管疾病诊断研究进展

1.1 心脏分割试验

开展了一项多中心、多供应商、多疾病（M&Ms）的心脏分割试验，对从不同中心的其他心血管疾病患者获得的分段MRI图像进行最先进的分割方法研究。该试验在六个特定中心共对375人进行了图像采集，每人的图像有10到13个切片，这些采集的图像用于后续分析。同时，提出了一个关键学习框架，用于从LGE MR 3D图像中完整分割个性化左心肌疤痕，该网络由三面连续分割、多尺度输入、扩展监测和自动编码器娱乐五个理念组成，在准确性和响应性方面优于其他现有系统。

1.2 心率预测模型

采用基于LSTM的方法测试了三种LSTM模型用于心率预测：
1. 单阶段模型 ：测量单个输入阶段。
2. M - 步模型 ：支持单输入多步的假设模型，通过POI（感兴趣标志）来表征，瞬态测量非常准确，但长期预测由于误差快速累积难以追踪。
3. ST - LSTM（多点输入空间时间预测模型） ：在假设过程中，根据辅助者的集中度移动以模拟过程，结合POI的历史视角和帮助中心（AP）的结果感知进行地理相关性假设。通过空间瞬态LSTM模型从真实声学帧内窥镜证据中获取3D坐标，利用机器人设备收集的虚拟和体内数据尝试基于LSTM的假设模型。

1.3 EHR测序评估系统

利用医生的电子健康记录（EHR）系统中的深度学习卷积神经网络来预测心力衰竭的有效性和稳健架构。通过EHR可以了解诊断事件，从而预测患者的诊断时间。使用了RNN和基本LSTM，为克服