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Michelle Espranita Liman
Michelle Espranita Liman
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EchoTab框架学习测量驱动的超声心动图诊断表示
研究人员开发了EchoTab，一个用于从超声心动图图像中学习表示的新框架。该方法明确地将定量测量作为图像视图和诊断任务之间的中间步骤。通过使用关注相关视图并预测测量值的测量特定标记，EchoTab创建了一个编码临床上有意义的心脏特性的因子化表示。实验表明，这种方法提高了诊断分类的准确性，并将学习到的注意力模式与心脏病专家既定的实践相匹配。
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AI模型Echo2ECG利用超声心动图数据增强心电图分析
研究人员开发了Echo2ECG，一个新颖的多模态自监督学习框架，旨在通过整合多视角超声心动图（Echo）的心脏形态数据来增强心电图（ECG）表示。该方法旨在实现直接从ECG预测形态表型，例如左心室射血分数，而这是传统ECG分析本身无法实现的。该框架在分类心脏表型和使用ECG查询检索相似Echo研究方面的能力得到了评估，证明其性能优于现有的单模态和多模态基线。