基于深度學(xué)習(xí)的心臟左心室運(yùn)動狀態(tài)估計(jì)

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摘要：在心臟疾病診斷中，左心室結(jié)構(gòu)的精確分析至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法在圖像分割和配準(zhǔn)環(huán)節(jié)存在局限性，而深度學(xué)習(xí)方法顯著提升了性能。UNet3+網(wǎng)絡(luò)通過多層次特征融合和強(qiáng)大的特征提取能力，能夠高精度分割左心室邊界，為醫(yī)生提供更可靠的診斷依據(jù)，尤其在評估左心室容積和射血分?jǐn)?shù)時表現(xiàn)優(yōu)異。此外，VoxelMorph網(wǎng)絡(luò)通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效圖像配準(zhǔn)，消除不同時間點(diǎn)或設(shè)備采集的圖像差異，支持疾病進(jìn)展的精準(zhǔn)追蹤。（剩余6201字）