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# 射血分数估计

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  1. researchsquare.com

    超声心动图分割只需20例标注:新智能体把左室射血分数误差压到4.33%

    在只有20例本地标注的情况下,一套面向超声心动图视频的智能体框架完成了左心室分割与射血分数估算。它把经低秩适配微调的视频分割基础模型、由掩膜引导的长轴回归模块和自然语言交互层串成一条流程,在Mayo Clinic的98例队列上把射血分数中位绝对误差从5.47%降到4.33%,落在±10个百分点内的病例比例从80.6%升到83.3%。在公开数据集EchoNet-Dynamic上,该框架的分割Dice为0.934,射血分数中位误差为4.24%。

  2. arXiv

    低秩约束让超声视频隐空间变成可读的心脏周期轨迹,无需额外训练即可读出ED/ES帧

    该工作提出LRM-Functa,在VidFuncta的时间分辨调制向量上施加低秩约束(mt = v + Bβϕt),使心脏超声视频的隐空间呈现周期性螺旋轨迹,从而无需额外训练即可直接读出舒张末期(ED)与收缩末期(ES)帧,并在EchoNet-Dynamic上以k=2的极低秩保持稳定重建与射血分数预测性能,同时在POCUS心脏视图和肺超声B线分类上验证了泛化性。

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