利用高阶动态模态分解和视觉 Transformer 对小型数据集中的超声心动图图像进行自动心脏病理识别

使用视觉转换模型从心电图中检测心脏疾病，显示出显著的分类结果。

提出了一种通过深度学习和转换器模型的方法，学习高血压等心血管病理的表征。

新数据集CAMUS用于心脏超声检测，深度卷积神经网络方法优于传统方法。

图卷积技术展示了改善心脏视图识别的潜力，提高心脏诊断效率。

基于深度学习算法的红外图像分析提高了心脏病的早期诊断效率。

多视角超声心动图分析方法无需关键帧选择，能够自动诊断先天性心脏病。

基于3D nnU-Net的深度学习方法在医学图像分割中表现出优势。

新型异常检测方法可靠识别严重先天性心脏缺陷，性能优于传统方法。

自监督对比学习模型在心脏核磁共振扫描中展示了对心血管疾病的全面评估能力。

心射频成像技术通过深度神经网络实现心脏瓣膜的自动定位与识别，提供低成本的临床工具。