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超声心动图基础模型 -- 应用 1: 估算射血分数
通过自监督学习在 150 万个心脏超声图像上训练的 EchoAI 模型，成功地评估了心脏射血分数，并获得了平均绝对百分比误差为 9.40%，与专业超声检查者的表现相当。
PDF8 months ago
DeepMesh: 基于深度学习的基于网格的心脏运动跟踪
基于心脏磁共振图像的 3D 运动估计对于评估心脏功能和诊断心血管疾病至关重要。本文提出了一种基于 DeepMesh 的学习框架，旨在从 CMR 图像中将心脏网格传播到个体空间，并估计个体的心脏网格的 3D 运动。该方法通过开发一种可微分的网
PDF9 months ago
利用点云变形网络对 3D 心脏收缩和舒张进行建模
我们提出了点云变形网络（PCD-Net）作为一种新颖的几何深度学习方法，用于模拟心脏循环极端端点之间的三维心脏收缩和舒张过程。我们对来自英国生物库研究（UK Biobank study）中超过 10,000 例数据集进行评估，发现预测值与实
PDFa year ago
基于离散矢量场估计的 4D CMR 心脏相位检测的自监督运动描述符
通过利用深度学习和变形图像配准技术，本研究描述了一种基于心脏通过 1D 运动描述符表示动态过程的方法，并定义了一组规则以确定五个心血管相位，从而实现对心脏功能的评估。
PDF2 years ago
通过自由形变学习进行基于图像的计算模拟的全心网格生成
通过深度学习重建心脏组织模型可以用于计算心脏病理生理学，从而指导诊断和个性化治疗，该模型可以高效地用于计算流体力学模拟。
PDF3 years ago