用于心脏射血分数估计的分层视觉 Transformer
计算机视觉与模式识别
2023-04-04 v1
摘要
左心室射血分数是心脏功能最重要的指标之一，心脏病医生借此甄别适于延长生命疗法的患者。然而，射血分数的评估存在观察者间差异。为克服该挑战，我们提出一种基于分层视觉 Transformer 的深度学习方法，从超声心动图视频估计射血分数。所提方法无需先对左心室进行分割即可估计射血分数，因而较其他方法更高效。我们在 EchoNet-Dynamic 数据集上评估了该方法，其 MAE、RMSE 与 R2 分别为 5.59、7.59 与 0.59。该结果优于当前最优方法 Ultrasound Video Transformer（UVT）。源代码见 https://github.com/lhfazry/UltraSwin。
引用
@article{arxiv.2304.00177,
title = {Hierarchical Vision Transformers for Cardiac Ejection Fraction Estimation},
author = {Lhuqita Fazry and Asep Haryono and Nuzulul Khairu Nissa and Sunarno and Naufal Muhammad Hirzi and Muhammad Febrian Rachmadi and Wisnu Jatmiko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00177},
year = {2023}
}