Doppler Ultrasound Detection of Tissue Motion and Flow Generated By External Energy
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新的SPARC管线可自动重建胎儿心脏MRI
研究人员开发了一种名为SPARC的新管线，用于从二维+时间采集的切片重建三维+时间胎儿心脏MRI (fCMR)。该管线结合了基于物理的切片到体三维重建与用于胸部分割和解剖学重新定向的深度学习模型。SPARC显著缩短了重建时间，与现有方法相比减少了十倍，并在分割和重新定向方面表现出高精度。该系统在大多数情况下能够实现全自动处理，适合临床部署。
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新AI框架将胎儿心电图转换为多普勒波形
研究人员开发了一种新颖的跨模态生成框架，可将胎儿心电图（fECG）信号转换为胎儿多普勒波形。该模型利用了扩张卷积和跨模态注意力机制，以整合母体心电图数据并捕捉时间依赖性。在对39例妊娠的数据进行训练后，与基线方法相比，该框架合成的多普勒包络的功率谱密度均方误差显著降低，并且心率误差也有所改善。
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深度学习实现超声多普勒角度估算自动化
研究人员开发了一种深度学习方法，可自动估算多普勒超声中的角度，这是准确测量血流速度的关键步骤。该方法在人体颈动脉超声图像上进行了测试，平均绝对误差在 3.9° 至 9.4° 之间，最佳模型的表现处于可接受的临床误差阈值之内。这项技术有潜力集成到商用超声扫描仪中，提高诊断准确性。