EchoXFlow：用于心脏运动、血流与功能的棱镜空间心尿动图数据集
计算机视觉与模式识别
2026-05-08 v1
摘要
我们介绍 EchoXFlow，这是一个来自临床超声心尿动图的数据集，旨在从超声设备的原始采集几何中进行学习，而非来自扫描转换后的笛卡尔视频。现有的公开数据集为研究心脏解剖、心肌运动与血流之间的跨模态关系提供了有限的机会，因为多普勒测量通常缺失或以 RGB 叠加方式呈现，且数据在有损厂商显示处理后发布。EchoXFlow 包含 37125 项录音，来自 666 例常规就诊检查，保留了用于物理驱动的心尿动图学习所必需的时序、几何和模态关系。每条录音以独立的模态特定流形式保存：在多个多普勒模态伴随下，包含时序分辨的 1D、2D 和 3D 数据，以及同步 ECG。临床标注涵盖基于指南的测量到密集的 2D 心肌轮廓和 3D 左心室内膜网格。配套的开源工具使 EchoXFlow 能够实现跨模态、面向采集的学习任务，这些任务仅凭传统扫描转换视频无法实现，为更广泛的 4D 视觉和物理驱动的多模态学习提供了测试平台。
引用
@article{arxiv.2605.05447,
title = {EchoXFlow: A Beamspace Echocardiography Dataset for Cardiac Motion, Flow, and Function},
author = {Elias Stenhede and Joanna Sulkowska and Eivind Bjørkan Orstad and Henrik Schirmer and Arian Ranjbar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05447},
year = {2026}
}