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基于人工智能三維超聲心動(dòng)圖評(píng)價(jià)心臟功能和疾病的研究進(jìn)展

2022-11-27 03:46邢園園薛紅元綜述葉玉泉審校
疑難病雜志 2022年6期
關(guān)鍵詞:主動(dòng)脈瓣心動(dòng)圖左心室

邢園園,薛紅元綜述 葉玉泉審校

隨著超聲技術(shù)的不斷發(fā)展,20世紀(jì)90年代初出現(xiàn)了三維超聲心動(dòng)圖(three-dimensional echocardiography,3DE)并逐步應(yīng)用于臨床。3DE的優(yōu)勢(shì)在于避免了幾何假設(shè),可以更準(zhǔn)確地定量心腔,對(duì)心臟功能的評(píng)價(jià)更加準(zhǔn)確。全容積心臟圖像還可以任意角度切割觀察,為心臟瓣膜病、先天性心臟病等疾病的超聲診斷提供了新的視角。其可更直觀地顯示心臟三維解剖結(jié)構(gòu),也便于與臨床醫(yī)師溝通。人工智能(artifcial intelligence,AI)目前在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域主要應(yīng)用于X射線、計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography,CT)、心臟磁共振成像(cardiac magnetic resonance imaging,CMR)等靜態(tài)圖像的分析[1-2],研究人員也試圖將其應(yīng)用于動(dòng)態(tài)圖像中。近年來(lái)出現(xiàn)了一系列與AI相結(jié)合的3DE軟件[3]?,F(xiàn)就3DE及AI在心臟相關(guān)疾病中的臨床應(yīng)用、研究進(jìn)展及未來(lái)應(yīng)用前景進(jìn)行綜述。

1 定義

1.1 三維超聲心動(dòng)圖 早期的3DE基于人工掃描或機(jī)械旋轉(zhuǎn)傳感器采集圖像后再進(jìn)行三維重建。最新的三維全容積矩陣探頭已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)三維心臟超聲圖像的采集,新一代的經(jīng)食管三維超聲心動(dòng)圖(three dimensional transesophageal echocardiography,3D-TEE)更進(jìn)一步地拓寬了三維超聲的應(yīng)用范疇。

1.2 人工智能 AI本質(zhì)上屬于一種計(jì)算機(jī)程序,可以通過(guò)模仿人類(lèi)思維過(guò)程來(lái)執(zhí)行人類(lèi)智能任務(wù)[4-5]。AI已在游戲、社交媒體和機(jī)器人技術(shù)中使用了很長(zhǎng)時(shí)間[6]。近年來(lái)由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建,AI在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域得到了快速發(fā)展[7],目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)可以完成一部分專(zhuān)家水平的圖像診斷任務(wù)[8]。此外,AI 還可以應(yīng)用于圖像采集、處理、報(bào)告和跟蹤,具有巨大的發(fā)展前景[9]。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning,ML)是一種人工生成的計(jì)算機(jī)算法。計(jì)算機(jī)通過(guò)已輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),當(dāng)出現(xiàn)類(lèi)似數(shù)據(jù),即可使用之前學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果[10]。ML屬于AI的亞領(lǐng)域,也是AI的核心部分——計(jì)算機(jī)獲得智能的關(guān)鍵所在。ML是一個(gè)比較廣泛的概念,包括幾種不同的算法,大致可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)[11-12],其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)最常出現(xiàn)在技術(shù)領(lǐng)域和研究開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。

1.4 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)(deep learning,DL)也稱(chēng)為深度神經(jīng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。DL不需要在數(shù)據(jù)分類(lèi)之前使用特定特征進(jìn)行訓(xùn)練,而是由互連節(jié)點(diǎn)組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)定義數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系,是一種更高級(jí)別的ML算法。DL與傳統(tǒng)ML最大的區(qū)別在于DL使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬了人類(lèi)的神經(jīng)通路,允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)讀取、構(gòu)建和學(xué)習(xí)更加復(fù)雜、大量的數(shù)據(jù)集,這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常深達(dá)數(shù)百層,在這些多層結(jié)構(gòu)中,數(shù)據(jù)被連續(xù)處理,直到獲得最終的輸出結(jié)果[13-14]。

1.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DL包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)、堆疊自動(dòng)編碼器、深度置信網(wǎng)絡(luò)、深度玻爾茲曼機(jī)。其中CNN可以將輸入數(shù)據(jù)分層,根據(jù)不同的特征進(jìn)行分類(lèi),能夠準(zhǔn)確執(zhí)行模式識(shí)別[15]。CNN近年獲得極大關(guān)注,它對(duì)包含1 000個(gè)不同類(lèi)別的100萬(wàn)張左右的圖像進(jìn)行分類(lèi),錯(cuò)誤率僅為傳統(tǒng)DL方法的一半[16-17]。目前CNN已被廣泛應(yīng)用于影像醫(yī)學(xué)診斷[18-19],是超聲心動(dòng)圖與AI結(jié)合的研究熱點(diǎn)。

2 心臟結(jié)構(gòu)和功能評(píng)價(jià)

2.1 左心容積和功能 左心室容積和功能評(píng)估是超聲心動(dòng)圖的關(guān)鍵[20]。歐洲心血管影像協(xié)會(huì)/美國(guó)超聲心動(dòng)圖學(xué)會(huì)(EACVI/ASE)已經(jīng)推薦將3DE測(cè)量左心室容積應(yīng)用于臨床[21]。應(yīng)用3DE不僅可以準(zhǔn)確評(píng)估左心室整體容積及功能,還存在可以評(píng)估左心室局部容積及功能的可能性。左心房容積和功能的評(píng)估在心血管系統(tǒng)疾病診斷中也起著非常重要的作用。3DE測(cè)得的左心房最大容積(maximal left atrium volume, LAVMAX)與CMR結(jié)果相關(guān)性良好,是嚴(yán)重心血管疾病的預(yù)測(cè)因子。傳統(tǒng)3DE分析方法需要前期進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的人員培訓(xùn),并且手動(dòng)描繪心內(nèi)膜操作繁鎖、耗時(shí),無(wú)法適用于日常臨床工作。目前,已有多家儀器供應(yīng)商研究了AI相關(guān)軟件對(duì)心臟結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行快速評(píng)估,例如Philips公司研發(fā)的Heart ModelAI(HM)是與AI相結(jié)合的3DE軟件,其原理基于解剖智能超聲模型的分割算法,可一鍵對(duì)左心容積進(jìn)行測(cè)定,簡(jiǎn)單、快速評(píng)價(jià)左心室收縮功能[22]。HM分析軟件存入1 000多個(gè)3DE的數(shù)據(jù)模型,首先自動(dòng)檢測(cè)出收縮末期及舒張末期,軟件自動(dòng)追蹤左心室心內(nèi)膜、匹配體積和形狀。HM可以自動(dòng)測(cè)量左心室射血分?jǐn)?shù)(left ventricular ejection fraction,LVEF)、左心室舒張末期容積(left ventricular end diastolic volume,LVEDV)、左心室收縮末期容積(left ventricular end systolic volume,LVESV)、LAVMAX。Tsang等[23]首先應(yīng)用HM、3DE、CMR分別對(duì)左心室和左心房進(jìn)行了對(duì)比研究,其研究結(jié)果顯示,應(yīng)用HM可以同時(shí)對(duì)左心室和左心房進(jìn)行定量評(píng)估,其自動(dòng)測(cè)量結(jié)果與手動(dòng)測(cè)量的3DE、CMR均有很好的相關(guān)性。Medvedofsky等[24]對(duì)HM技術(shù)進(jìn)行了一項(xiàng)多中心研究,其研究結(jié)果同樣顯示HM測(cè)量左心功能的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。在國(guó)內(nèi)的研究中,申斌等[25]通過(guò)HM與心臟超聲造影進(jìn)行對(duì)比研究,進(jìn)一步確認(rèn)了其評(píng)價(jià)左心功能的可行性。李萌等[26]通過(guò)將HM自動(dòng)化測(cè)量與進(jìn)行輪廓調(diào)整后的數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)3DE進(jìn)行對(duì)比,其結(jié)論是HM對(duì)左心室容積的自動(dòng)評(píng)估與3DE有很好的相關(guān)性及一致性,自動(dòng)測(cè)量后對(duì)描記左心室心內(nèi)膜進(jìn)行輪廓調(diào)整可以提高測(cè)量準(zhǔn)確率。目前,HM已經(jīng)在不同人群中進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,結(jié)果良好,對(duì)部分心臟疾病的心功能評(píng)價(jià)也有可行性[23,27-30]。但對(duì)于失去正常形態(tài)的左心室功能評(píng)估較少,且尚未涉及左心室局部容積及功能的評(píng)價(jià)[31]。此外,HM已經(jīng)可以對(duì)整個(gè)心臟容積進(jìn)行自動(dòng)測(cè)量和左心室質(zhì)量測(cè)定[32-33]。AI軟件與“金標(biāo)準(zhǔn)”CMR的相關(guān)性和一致性好。盡管如此,心內(nèi)膜的識(shí)別仍然容易出現(xiàn)一定的誤差。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,一些研究人員試圖應(yīng)用不基于容積測(cè)量的評(píng)估方法來(lái)減少這些誤差。這些算法模仿了專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員的眼睛和大腦功能,而不是通過(guò)追蹤心內(nèi)膜和計(jì)算心室容積來(lái)得到心臟功能[34]。AI還可以幫助年輕醫(yī)師快速得出更加準(zhǔn)確的超聲診斷結(jié)果[35]。

2.2 右心容積和功能 由于右心室復(fù)雜的幾何形狀,常規(guī)二維超聲很難對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。3DE可以快速、準(zhǔn)確對(duì)右心室的容積和功能進(jìn)行評(píng)估。同3DE對(duì)左心室容積的評(píng)估相似,與CMR相比也會(huì)低估右心室容積,但對(duì)右心室射血分?jǐn)?shù)的評(píng)估更準(zhǔn)確。Grapsa等[36]證實(shí)了3DE對(duì)肺動(dòng)脈高壓患者右心房容積的評(píng)估也有重要價(jià)值。3DE的優(yōu)勢(shì)還在于解剖關(guān)系的可視化,3DE應(yīng)用于右心房可以觀察到很多二維超聲無(wú)法觀察的結(jié)構(gòu),如靜脈嵴、冠狀靜脈竇開(kāi)口、三尖瓣環(huán)及歐氏瓣等。與左心室的AI自動(dòng)評(píng)估相比,右心室的AI自動(dòng)評(píng)估相對(duì)困難。Bersvendsen等[37]構(gòu)建了一個(gè)多心室模型,該模型允許對(duì)左心室和右心室進(jìn)行分割。多心室模型的建立可以對(duì)整體心臟功能進(jìn)行臨床表現(xiàn)的評(píng)估。Levy等[38]發(fā)現(xiàn)應(yīng)用可以識(shí)別邊界的隨機(jī)森林模型也可以準(zhǔn)確識(shí)別右心室。

3 心臟疾病的評(píng)價(jià)

3.1 冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性疾病 冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性疾病(CAD)是最常見(jiàn)的冠狀動(dòng)脈疾病之一。3DE及AI相關(guān)軟件可以更簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確地評(píng)估心臟局部室壁運(yùn)動(dòng)及心臟形態(tài),并且還可以對(duì)左心室質(zhì)量進(jìn)行定量評(píng)估來(lái)進(jìn)行冠心病診斷。

3.1.1 左心室壁運(yùn)動(dòng)評(píng)估:超聲心動(dòng)圖可以通過(guò)識(shí)別局部室壁運(yùn)動(dòng)異常(RWMAs)來(lái)診斷缺血性冠狀動(dòng)脈疾病。經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的超聲心動(dòng)圖醫(yī)師對(duì)急診胸痛患者進(jìn)行RWMAs評(píng)估是診治原則中的Ⅰ類(lèi)推薦[39]。傳統(tǒng)2DE可以通過(guò)多切面掃查來(lái)評(píng)價(jià)RWMAs,而3DE僅需在一個(gè)位點(diǎn)進(jìn)行掃查即可得到左心室全容積圖像,獲得更全面的室壁運(yùn)動(dòng)信息。Kusunose等[40]應(yīng)用DL算法構(gòu)建了心肌梗死自動(dòng)診斷模型來(lái)檢測(cè)RWMAs,準(zhǔn)確性與有經(jīng)驗(yàn)的超聲心動(dòng)圖醫(yī)師相似。

3.1.2 左心室形態(tài)評(píng)估:應(yīng)用超聲心動(dòng)圖對(duì)心臟形態(tài)進(jìn)行圖像分析在CAD臨床診斷中也起到了至關(guān)重要的作用[41]。3DE可以對(duì)心肌梗死后心室重構(gòu)進(jìn)行更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià),其不僅可以定性評(píng)估動(dòng)脈瘤等左心室形態(tài)的改變,還可以得出球形指數(shù)(SI)。隨著心功能惡化,心室會(huì)從正常的橢圓形向球形轉(zhuǎn)變,SI是急性心肌梗死后左心室重構(gòu)的早期及獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。Zhang等[42]通過(guò)應(yīng)用已知結(jié)果的超聲心動(dòng)圖圖像對(duì)AI軟件進(jìn)行“訓(xùn)練”,從而在新樣本中對(duì)左心室形態(tài)進(jìn)行識(shí)別、分類(lèi)。

3.1.3 左心室質(zhì)量評(píng)估:左心室質(zhì)量的增加是很多心血管病的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。3DE圖像采集是基于全容積心內(nèi)膜及心外膜的識(shí)別,更準(zhǔn)確地測(cè)定心肌體積,從而得到左心室質(zhì)量。Qin等[43]對(duì)羊尸檢結(jié)果顯示,M型超聲心動(dòng)圖(M-mode echocardiography,MME)高估了左心室質(zhì)量(10%±21%),2DE低估了左心室質(zhì)量(-19%±9%),而3DE提供了最接近的估測(cè)值(-8%±7%)。應(yīng)用3DE評(píng)估左心室質(zhì)量雖然有臨床應(yīng)用價(jià)值,但軟件操作繁鎖,尚未較好的應(yīng)用于臨床。Streiff等[44]建立了豬和羊的心肌梗死模型,嘗試應(yīng)用AI自動(dòng)分析軟件對(duì)左心室質(zhì)量和應(yīng)變進(jìn)行評(píng)估。

3.2 心臟瓣膜病 3DE在評(píng)價(jià)心臟瓣膜病方面有其獨(dú)到的優(yōu)勢(shì),可以更加直觀地顯示瓣葉數(shù)目、位置、瓣膜及瓣下裝置等,并且可以進(jìn)行多平面重建,提供了瓣膜完整、立體的圖像,同時(shí)更容易與外科醫(yī)生交流及進(jìn)行手術(shù)方案的制定。

3.2.1 二尖瓣疾病:3DE通過(guò)體積渲染的方法可以描繪二尖瓣復(fù)雜的鞍形結(jié)構(gòu),形象地顯示二尖瓣結(jié)構(gòu),從而測(cè)量其前后徑、前外—后內(nèi)側(cè)徑、二尖瓣環(huán)高度、二尖瓣面積、前后瓣膜接合部長(zhǎng)度、接合部面積及主動(dòng)脈與二尖瓣平面的夾角等多種2DE無(wú)法獲得的二尖瓣相關(guān)參數(shù)。在二尖瓣狹窄(mitral stenosis,MS)的評(píng)估中,可以通過(guò)裁剪圖像正確識(shí)別瓣口形態(tài),測(cè)得最小的瓣口面積。在二尖瓣關(guān)閉不全(mitral regurgitation,MR)的診斷中,3DE可以更準(zhǔn)確地判定反流口大小,從而避免了多個(gè)偏心射流所引起的反流口低估可能。由于二尖瓣瓣環(huán)與瓣葉并非平面關(guān)系,傳統(tǒng)的2DE常常過(guò)度或者低估二尖瓣脫垂(mitral valve prolapse,MVP)的程度,尤其在復(fù)雜性MVP中差別更為顯著,3DE可以顯示脫垂的確切位置和有無(wú)斷裂的腱索。AI軟件的出現(xiàn)并與3DE相結(jié)合又為各種二尖瓣疾病的診斷提供了新的思路。Kagiyama等[45]使用AI自動(dòng)化軟件(Mitral Valve Navigator)對(duì)MVP進(jìn)行定量評(píng)估,與手動(dòng)方法相比,AI自動(dòng)軟件可以獲得更多相關(guān)參數(shù),并縮短了分析時(shí)間[(260±65)s vs.(381±68)s,P<0.001]。3DE可以從左心房方向觀察二尖瓣的形態(tài)及瓣周結(jié)構(gòu),從而為二尖瓣疾病的手術(shù)治療提供更多更準(zhǔn)確的參考信息。應(yīng)用3D-TEE可以評(píng)估瓣膜受損的具體情況和部位,定位穿房間隔的最佳位置。Jeganathan等[46]應(yīng)用AI自動(dòng)化軟件(eSie Valve Software)對(duì)二尖瓣圍手術(shù)期評(píng)估具有可行性。

3.2.2 主動(dòng)脈瓣疾?。涸谥鲃?dòng)脈瓣狹窄(aortic stenosis,AS)的診斷中,瓣口的準(zhǔn)確測(cè)量至關(guān)重要。3DE可以從長(zhǎng)軸及短軸各個(gè)切面進(jìn)行評(píng)估,能夠準(zhǔn)確找到瓣口狹窄平面。3DE還可以對(duì)冠狀動(dòng)脈開(kāi)口的位置及與主動(dòng)脈瓣環(huán)的距離進(jìn)行測(cè)量,并對(duì)主動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全(aortic regurgitation,AR)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。但由于聲窗距離主動(dòng)脈瓣較遠(yuǎn),3D-TEE對(duì)主動(dòng)脈瓣評(píng)估會(huì)更有優(yōu)勢(shì)。Calleja等[47]應(yīng)用3D-TEE結(jié)合AI軟件(auto valve siemens)自動(dòng)量化評(píng)估AS和AR,與專(zhuān)家評(píng)估的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比表現(xiàn)出色(ICC=0.99)。主動(dòng)脈瓣置換對(duì)于嚴(yán)重的AS 治療至關(guān)重要。3DE在主動(dòng)脈瓣置換術(shù)前需要評(píng)估瓣膜狹窄程度,為確定人工瓣膜的大小提供充分依據(jù)。在瓣膜置換術(shù)后心內(nèi)膜炎診斷和預(yù)后評(píng)估中也有重要價(jià)值。3D-TEE被推薦應(yīng)用于引導(dǎo)經(jīng)皮主動(dòng)脈瓣置換術(shù),其可以更準(zhǔn)確、直觀地評(píng)估主動(dòng)脈瓣口的面積。在手術(shù)中,3D-TEE也可以判斷導(dǎo)絲、導(dǎo)管及置換瓣的正確位置,并時(shí)刻監(jiān)測(cè)并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。Prihadi等[48]的研究也證實(shí)了AI軟件與3D-TEE結(jié)合對(duì)主動(dòng)脈瓣環(huán)和主動(dòng)脈根部的評(píng)估與心臟CT測(cè)量結(jié)果一致性好。此外,AI軟件還可以顯著縮短分析時(shí)間,提高診斷效率[49]。

3.3 先天性心臟病 3DE可以應(yīng)用于先天性心臟病(congenital heart disease,CHD)診斷中,在房間隔缺損的評(píng)估中,2DE在對(duì)缺損大小的評(píng)估時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)低估的現(xiàn)象。3DE可以準(zhǔn)確地評(píng)估缺損的類(lèi)型、大小、位置,以及與相鄰結(jié)構(gòu)的位置關(guān)系,對(duì)于選擇合理的手術(shù)方式和封堵器大小有著非常重要的作用。同樣的,對(duì)于室間隔缺損,3DE也可以進(jìn)行更準(zhǔn)確的評(píng)估。3DE尤其對(duì)于解剖結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的CHD更具優(yōu)勢(shì)。AI軟件在CHD的診斷也取得了一些進(jìn)展,有研究應(yīng)用DL對(duì)大動(dòng)脈轉(zhuǎn)位(transposition of the great arteries,TGA)或矯正型大動(dòng)脈轉(zhuǎn)位(congenitally corrected transposition of the great arteries,ccTGA)進(jìn)行診斷研究[50],該研究對(duì)132例患者(包括TGA和ccTGA)和67例正常對(duì)照者應(yīng)用CNN自動(dòng)分割系統(tǒng)來(lái)識(shí)別心室,診斷符合率為98.0%。Nabi等[51]的研究證實(shí)AI自動(dòng)診斷程序支持向量機(jī)也可以自動(dòng)診斷房間隔缺損。

4 3DE及AI臨床應(yīng)用局限性

3DE時(shí)間和空間分辨率較低,隨著扇角的增大和深度的增加分辨率會(huì)進(jìn)一步降低[52]。除了在其他醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用中的常見(jiàn)局限性以外[53],AI在超聲心動(dòng)圖中的應(yīng)用還存在一些特定的局限性。首先,醫(yī)患之間的直接交流在心臟疾病診斷中扮演著無(wú)可替代的角色,而目前的AI技術(shù)與超聲心動(dòng)圖相結(jié)合在人機(jī)交互方面還尚未發(fā)展成熟。由于受心率等的影響,超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)化切面的采集比其他器官更加困難,不利于多中心研究的數(shù)據(jù)收集。此外,不同種族之間心臟生理和解剖結(jié)構(gòu)的差異也不容忽視。這意味著根據(jù)特定人群數(shù)據(jù)庫(kù)建立的AI模型可能無(wú)法適用于其他人群。因此,在進(jìn)行AI軟件應(yīng)用時(shí),還需要考慮對(duì)應(yīng)人群的最佳參數(shù)設(shè)置。

5 小結(jié)與展望

3DE在臨床中有很好的應(yīng)用前景,目前推薦的應(yīng)用范圍包括心臟容積和功能、心臟瓣膜病、冠心病、先天性心臟病等。對(duì)于心臟介入手術(shù)則推薦應(yīng)用3D-TEE來(lái)進(jìn)行引導(dǎo)[52]。盡管目前超聲心動(dòng)圖檢查是診斷心血管相關(guān)疾病最重要的影像學(xué)方法之一,但在一定程度上仍然受到操作者臨床經(jīng)驗(yàn)的影響。AI能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種超聲心動(dòng)圖特征并預(yù)測(cè)結(jié)果,且不受操作者經(jīng)驗(yàn)的限制。AI在超聲心動(dòng)圖圖像獲取、圖像識(shí)別和定量分析中提供了廣泛的支持。隨著技術(shù)水平的不斷發(fā)展,提高三維超聲的時(shí)間和空間分辨率、進(jìn)一步提高圖像質(zhì)量、AI與3DE相結(jié)合及3DE與CMR、CT等影像學(xué)技術(shù)相互融合,將使得超聲心動(dòng)圖能更多、更好地應(yīng)用于臨床,并隨著超聲醫(yī)師操作水平的提高而更全面地與臨床醫(yī)師共同合作,促進(jìn)心臟疾病診斷及治療水平的進(jìn)步。

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