[发明专利]超声心动图检测射血分数的人工智能方法与系统装置

说明书

本发明公开一种超声心动图检测射血分数的人工智能方法与系统装置。所述系统包括：便携式超声心动图检测仪和计算机平台：所述便携式超声心动图检测仪，用于采集心脏超声心动图；所述计算机平台，用于运行超声心动图射血分数人工智能检测模块，通过超声心动图和人工智能方法评估射血分数，从而判断患者的心脏功能，为心衰患者提供居家预后管理。

技术领域

本发明涉及人工智能、移动医疗领域，尤其涉及一种超声心动图检测射血分数的人工智能方法与系统装置。

背景技术

心脏维持全身性正常的重要器官，心功能不健全表现为呼吸困难、疲乏、运动不耐受、死亡风险增加，心脏功能受损被描述为心肌病或心衰，是目前住院的主要原因以及日益严重的全球性健康问题。准确评估心脏功能对于心血管基本的诊断至关重要，特别是对于心衰患者的管理显得更为重要。

有各种方法用于量化心脏功能和诊断心脏功能障碍，射血分数(EjectionFraction，EF)检测是最方便有效的评判心功能重要指标之一，也是判断心力衰竭类型的重要指标。

临床医生通常使用射血分数的值来评估心脏功能，射血分数是心脏收缩时泵出的左心腔(左室)中血液体积的百分比，正常值为50％～70％。射血分数的计算公式为：EF＝(EDV-ES)*100％/EDV，式中EF为射血分数；EDV为心室舒张末容积；ES为心室收缩末容积。从式中可以看出，射血分数是一个容积比率指标，从容积的角度反映的心室的射血功能。如果射血分数小于50％，则考虑存在心肌收缩力减低，心脏收缩功能下降。

在所有医学影像中，超声医学影像因具有无创性、实时性、简易性、便捷性等特点，成为临床诊断心脏衰竭等疾病的重要手段。有经验的医生，可以“观察”心脏跳动的超声视频环，并精确估计射血分数。在现有技术中，评估心脏功能用有限的心脏周期采样，一种常用的射血分数检测方法是二维-辛普森双平面法：在标准四腔或二腔超声心动图的腔内边缘勾勒出左心室(LV)面积，通过数值计算方法推导出心室舒张末容积EDV和心室收缩末容积ES的值，再通过公式计算出射血分数EF。显然，EF的检测都要依赖于医生的经验和手法，观察者之间的变异性也会使得重复性较低，而且人工检测和计算射血分数所耗费的时间成本较高，还常常导致检测结果不准确。人工智能深度学习在花费较少的人力成本下，可以得到更加精准的结果，甚至还可以发现那些专家发现不了的特征。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种超声心动图检测射血分数的人工智能方法与系统装置，首先通过超声设备连续采集至少包含一个完整心动周期的连续超声心动图视频数据；然后将所采集的超声心动图视频数据上载给部署在云端的计算机平台，所述计算机平台运行超声心动图射血分数人工智能检测模块完成射血分数检测。

根据本发明的一个方面，本发明提供的超声心动图检测射血分数的人工智能系统装置包括：便携式超声心动图检测仪、平板电脑或手机、计算机平台：所述便携式超声心动图检测仪，用于采集超声心动图；所述平板电脑或手机，用于运行应用程序，操作、控制和存储所述超声心动图检测仪采集、存储和传输所述超声心动图数据；所述计算机平台，包括一个或多个计算机，其中每个计算机具有储存器和至少一个处理器，用于运行超声心动图射血分数人工智能检测模块，检测射血分数。

优选地，所述便携式超声心动图检测仪的探头在患者检测心动图的适当位置扫描，采集并在所述平板电脑或手机上存储所述超声心动图数据。

进一步，所述超声心动图数据通过所述平板电脑或手机的数据传输模块送给部署在云端的计算机平台，由其完成所述超声心动图射血分数人工智能检测，并将检测结果返回，显示在所述平板电脑或手机上。

根据本发明的另一方面，所述超声心动图射血分数人工智能检测方法，包括以下步骤：

步骤S1、构建所述超声心动图射血分数人工智能检测模块，一个基于深度时空卷积模型；

步骤S2、根据预先获取的超声心动图视频数据训练样本对所述超声心动图射血分数人工智能检测模块进行训练；