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EchoNet-Pediatric
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新型AI模型Echo-E3Net可高效估计心脏射血分数
研究人员开发了Echo-E$^3$Net，这是一种新颖的深度学习模型，用于从心脏影像中高效估计左心室射血分数（LVEF）。该网络明确融入了心脏解剖结构，以提高准确性并降低计算需求，使其适用于床旁超声等资源受限环境的实时部署。与现有方法相比，该模型以显著更少的参数和更低的计算成本实现了具有竞争力的性能。
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新的VIDS-Seg方法提高了儿科心脏成像中的AI安全性
研究人员开发了VIDS-Seg，一种用于医学图像分割的不确定性量化新方法，特别针对儿科心脏超声。该方法基于VIDS框架，使用摊销变分推断来适应分布变化，使模型能够识别其在儿童等代表性不足的亚组上可能失败的情况。在左心室分割测试中，VIDS-Seg在保持基线准确性的同时，提供了更可靠的与分割误差相关的估计不确定性，从而实现了更稳定的射血分数估计和对婴儿心脏功能障碍的更好检测。