基于主动多项式的左心室壁运动估计用于急性心肌梗死检测
图像与视频处理
2025-01-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
超声心动图（echo）是识别和诊断心肌梗死（MI，通常称为心脏病发作）中局部室壁运动异常（RWMA）最早且主要的工具。本文提出一种新方法——主动多项式（Active Polynomials），能够以鲁棒且准确的方式从任意超声图中精确估计左心室（LV）壁的整体运动。所提算法量化 LV 壁节段中发生的真实壁运动，以协助心脏病学家诊断急性 MI 的早期迹象。它进一步使医学专家能够通过颜色编码节段及其“最大运动位移”图增强对超声图像的可视化能力，从而更好地评估壁运动和 LV 射血分数（LVEF）。该方法的输出还可帮助超声技师评估并提高超声心动图记录的质量。本研究的一个主要贡献是由卡塔尔哈马德医疗公司医院的医师组建的首个公开超声数据库。所谓的 HMC-QU 数据库将作为后续相关研究的基准。在 HMC-QU 数据集上的结果表明，即使超声质量较差且时间分辨率低，所提方法仍能在 MI 检测中实现高准确率、灵敏度和精度。
引用
@article{arxiv.2008.04615,
title = {Left Ventricular Wall Motion Estimation by Active Polynomials for Acute Myocardial Infarction Detection},
author = {Serkan Kiranyaz and Aysen Degerli and Tahir Hamid and Rashid Mazhar and Rayyan Ahmed and Rayaan Abouhasera and Morteza Zabihi and Junaid Malik and Ridha Hamila and Moncef Gabbouj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.04615},
year = {2025}
}