Automática segmentación y evaluación de regurgitaciones valvulares con imágenes de ecocardiografía Doppler en color: un marco basado en VABC-UNet
Autores: Huang, Jun; Huang, Aiyue; Xu, Ruqin; Wu, Musheng; Wang, Peng; Wang, Qing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Automática segmentación y evaluación de regurgitaciones valvulares con imágenes de ecocardiografía Doppler en color: un marco basado en VABC-UNet
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Estudio
Segmentación automática
Clasificación
Regurgitación mitral
Regurgitación tricúspide
Método basado en aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio investigó la segmentación automática y clasificación de la regurgitación mitral (MR) y la regurgitación tricúspide (TR) utilizando un método basado en aprendizaje profundo, con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión del diagnóstico de las regurgitaciones valvulares.
Descripción
Este estudio investigó la segmentación automática y clasificación de la regurgitación mitral (MR) y la regurgitación tricúspide (TR) utilizando un método basado en aprendizaje profundo, con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión del diagnóstico de las regurgitaciones valvulares.