该研究提出了一种名为ECHO-VICODE的基于深度学习的新框架，通过对31个类别进行训练，有效解决了自动心脏超声图像分类中的挑战，并展示了其处理多种心脏超声图像视图的能力。ECHO-VICODE还整合了一种集成的离群值检测功能，通过利用相对马氏距离有效识别常见于心脏超声图像数据中的“接近离群”的实例。通过大量实验，论文证明了ECHO-VICODE在视图分类和离群值检测方面的出色性能，显著降低了心脏超声图像分析中的错误潜力。这项开创性研究在自动心脏超声图像分析领域取得了重要进展，并展示了在广泛的临床研究和实践中具有良好应用前景。