RVENet A4C dataset

视频基础模型适应于超声心动图心脏衰竭诊断

研究人员探索了将视频基础模型TimeSformer应用于超声心动图视频，以诊断射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）。该模型使用了RVENet A4C数据集进行微调，并采用了面向阶段的剪辑生成策略来捕捉关键的收缩期和舒张期动力学。通过采用分割时空注意力和多剪辑推理等技术，微调后的模型表现优于3D CNN基线和仅分类器调优，表明基础视频模型在医学影像诊断中的潜力。