换一批基于计算机视觉大模型的超声心动图左心室射血分数自动化测量
Automated Echocardiographic Measurement of Left Ventricular Ejection Fraction Based on Foundation Model in Computer Vision
摘要目的:探索计算机视觉大模型在超声心动图中预测左心室射血分数(LVEF)的可行性.方法:基于目前最大的超声心动图视频公开数据集EchoNet-Dynamic,纳入10024例患者的10024段超声心动图动态视频.选用计算机视觉大模型VideoMAE V2,分别使用7460、1288、1276段视频对其进行微调、验证和测试.结果:VideoMAE V2预测LVEF与人类专家测量结果间的平均绝对误差为3.94％(95％CI:3.79％～4.11％),Pearson相关系数为0.91(95％CI:0.89～0.92).此外,VideoMAE V2可准确判断患者LVEF是否低于50％,AUC可达0.96(95％CI:0.95～0.97).结论:计算机视觉大模型用于在超声心动图视频中预测LVEF可行,为通用多模态超声心动图自动判读系统的开发奠定基础.
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关键词
超声心动图左心室射血分数计算机视觉基础模型echocardiogramleft ventricular ejection fractioncomputer visionfoundation model
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-3614.2024.11.006
发布时间
2024-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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