利用机器学习与深度学习技术预测二尖瓣 mTEER 手术结果
图像与视频处理
2024-01-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
二尖瓣经导管缘对缘修复术 (mTEER) 是一种用于治疗二尖瓣疾病的医疗程序。然而，预测该程序的结果构成了重大挑战。本文首次尝试利用经典机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术来预测二尖瓣 mTEER 手术结果。为此，我们编制了来自 467 名患者的数据集，包含带标签的超声心动图视频以及患者报告，报告中详述了二尖瓣修复术 (MVR) 治疗结果的经食管超声心动图 (TEE) 测量值。利用该数据集，我们对六种 ML 算法和两种 DL 模型进行了基准评估。结果突显了 ML 和 DL 在预测 mTEER 手术结果方面的潜力，为该领域的未来研究和进步提供了见解。
引用
@article{arxiv.2401.13197,
title = {Predicting Mitral Valve mTEER Surgery Outcomes Using Machine Learning and Deep Learning Techniques},
author = {Tejas Vyas and Mohsena Chowdhury and Xiaojiao Xiao and Mathias Claeys and Géraldine Ong and Guanghui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.13197},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 1 figure