基于深度学习/Transformer模型的先天性心脏病识别
计算机视觉与模式识别
2025-05-14 v1
摘要
先天性心脏病（CHD）仍是婴幼儿死亡和病情加重的主要原因，但非侵入性筛查方法常常产生假阴性结果。深度学习模型能够自动提取特征，能够更有效地帮助医生检测CHD。本文我们研究了使用双模态（声音和图像）深度学习方法进行CHD诊断。我们在ZCHSound数据集上实现了73.9%的准确率，在DICOM胸部X光数据集上实现了80.72%的准确率。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.08242,
title = {Congenital Heart Disease recognition using Deep Learning/Transformer models},
author = {Aidar Amangeldi and Vladislav Yarovenko and Angsar Taigonyrov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.08242},
year = {2025}
}