左室駆出率を動画ではなく1枚の超音波静止画から予測するAI

　左室駆出率（LVEF）は心機能を反映する重要な指標である。これまでの予測モデルは、主に心エコー動画を入力に用いるものだったが、計算資源が限られる場では、モデルの利用が難しかった。この課題に対し、米Mayo Clinicらの研究チームは、心エコーの単一静止画（フレーム）からLVEFを推定する高精度なAIモデルを発表した。同研究はLancet Digital Healthに掲載されている。　本研究では、19,627人の患者の心エコー動画から得た473,803枚のフレームを用いて、2次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の一つであるResNet の学習を行った。動画データは，経胸壁エコーデータとポータブルエコーデータの2種があり、学習用フレームは、各患者の
Source: 一般情報
左室駆出率を動画ではなく1枚の超音波静止画から予測するAI