Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця

• Дата: 2025
• Автори: Пашковський, С.М., Пилипець, Ю.О., Павлов, С.В., Ярославський, Я.І., Волосович, О.С.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Vinnytsia National Technical University 2025
• Теми: ехокардіографія; біомедичні зображення; глибоке навчання; згорткові нейронні мережі; обробка зображень; серцеві патології; трансферне навчання; штучний інтелект; діагностика серця; фазовий простір
• Онлайн доступ: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/763
• Назва журналу: Optoelectronic Information-Power Technologies

Ultrasound images of the heart are an important source of diagnostic information for the detection of cardiovascular diseases. Today, automated processing and analysis of such images are actively studied in the fields of telemedicine, digital medical image processing, and artificial intelligence, in particular, to accelerate and accurately diagnose cardiac pathologies. This paper considers a new approach to processing echocardiographic data, which involves converting ultrasound videos or series of images into color phase space projections. This allows you to create informative visual representations suitable for analysis using deep convolutional neural networks. This approach has two key advantages: [1] it provides the ability to use modern deep learning architectures for the recognition of cardiac pathologies, [2] it allows the use of transfer learning techniques, which significantly increases the efficiency of the model even on small data sets.