22、运输工人扩张型和肥厚型心肌病分类的深度学习算法

运输工人扩张型和肥厚型心肌病分类的深度学习算法

1. 背景与现状

心血管疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病领域，随着人口增长和平均寿命延长，心脏病数量不断增加。虽然信息技术已广泛应用于疾病的分类、诊断和治疗，但传统的心脏病诊断方法存在诸多问题。例如，在现代诊断中心，使用现有的超声心动图（Echo）视觉分析技术诊断某些心脏病耗时较长，且由于图像特征相似，视觉区分和诊断的准确性会受到影响。

目前，诊断心血管疾病，特别是心肌病（CM），常用的工具包括：
- 心电图
- 血液检测
- 压力测试
- 动态心电图监测
- 胸部X光
- 计算机断层扫描
- 磁共振成像
- 超声心动图

其中，超声心动图是最常用的方法，因为它能提供比其他方法更详细的心脏变化信息。但在实际应用中，由于心电图信号变化不一致、无症状或形成与健康人相似的电信号，使得通过心电图正确诊断CM变得困难。血液检测、压力测试和动态心电图监测诊断CM耗时较长，所以超声心动图仍是诊断CM的最佳工具。

2. 心肌病类型及特点

CM是一类心肌疾病的统称，可导致心肌变薄或增厚，进而影响心脏的血液流动。如果不及时检测和治疗，CM可能导致心力衰竭、心律失常和猝死。HCM和DCM是目前最常见且危险的CM类型。
- HCM ：心肌变薄，心脏向全身泵血的能力降低。
- DCM ：心肌增厚，同样导致心脏无法向全身泵出足够的血液。统计显示，HM疾病主要由左心室的变薄或增厚引起，但在某些情况下，随着病情发展，右心室也会受到影响。