Інтелектуальний аналіз ехокардіограм за допомогою згорткових нейронних мереж

Анотація

Аналіз ехокардіограм з використанням методів глибокого навчання може підвищити точність діагностики та якість медичних послуг. У цьому напрямку проведено багато досліджень. Поділяючи область серця на сегменти, створюється його 3D-модель і визначаються різні параметри. Оскільки ехокардіограми складаються з зображень та відео, для їх аналізу ефективніше використовувати методи глибокого навчання, порівняно з традиційними методами машинного навчання. Системи CNN підходять для роботи з зображеннями і показали найкращі результати серед систем штучного інтелекту. Були проведені дослідження з використанням мереж CNN для розрізнення ділянок серця і зменшення шуму на зображеннях. Повністю автоматизована система, яка може розрізняти параметри серця і виявляти захворювання, має багато переваг, потреба в такій системі зростає.