新生儿肺动脉高压预测：一种多视图变分自编码器方法
图像与视频处理
2025-07-17 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
新生儿肺动脉高压（PH）是一种以肺动脉压力升高为特征的严重疾病，导致右心肌负荷加重和心力衰竭。虽然右心灌注（RHC）是诊断金标准，但超声心动图因其无创、安全和易获取等优势被广泛采用。然而，其诊断准确性高度依赖于操作员，导致PH评估具有主观性。虽然已探索自动检测方法，但大多数模型仅针对成人且依赖单视图超声心动图帧，限制了其在新生儿PH诊断中的性能。虽然多视图超声心动图在改善PH评估方面显示出前景，但现有模型在泛化性方面仍面临挑战。本文采用多视图变分自编码器（VAE）用于新生儿PH预测。通过利用VAE框架，我们的模型捕获复杂的潜在表征，提高了特征提取和鲁棒性。我们将其性能与单视图方法和监督学习方法进行比较。结果表明，多视图学习在新生儿稳健的PH评估方面具有 improved generalization and classification accuracy，凸显了多视图学习在提升新生儿PH诊断效果中的有效性。
引用
@article{arxiv.2507.11561,
title = {Predicting Pulmonary Hypertension in Newborns: A Multi-view VAE Approach},
author = {Lucas Erlacher and Samuel Ruipérez-Campillo and Holger Michel and Sven Wellmann and Thomas M. Sutter and Ece Ozkan and Julia E. Vogt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11561},
year = {2025}
}