本文提出了一种结合CNN和LSTM的超声视频分类方法，解决了现有关键帧分类在时间序列特征提取方面的不足。该方法在F1分数和特异性上显著提升，验证了其在变帧超声视频分类中的有效性，并暗示了在其他医学成像中的应用潜力。

通过超声视频对二尖瓣反流（MR）进行早期和精确诊断对及时的临床决策和手术干预至关重要。研究提出了一种无监督的超出分布（OOD）检测方法，能够有效识别MR样本。