Методика сокращения разрыва качества между реальными и синтетическими эхокардиографическими изображениями с применением глубокого обучения и механизмов мультивнимания

Abstract

Это исследование предлагает концептуальную методологию, направленную на минимизацию разрыва в качестве между реальными и синтетическими эхокардиографическими изображениями за счет совместного применения архитектур глубокого обучения и механизмов мультиаттенции. Известно, что на практике синтетические экзо-изображения, созданные генеративными моделями, были недостаточно стабильными для клинического применения, с дисперсией в их пространственных деталях, аномальными реконструкциями анатомических пор и структур в сигнале. В предлагаемом подходе многоуровневые блоки внимания, согласованные со сверточными слоями, действуют как регуляторный модуль, направляя диагностически значимые морфологические паттерны в реальных изображениях на синтетическую реконструкцию домена. предлагаемом подходе многоуровневые блоки внимания, согласованные со сверточными слоями, действуют как регуляторный модуль, направляя диагностически значимые морфологические паттерны в реальных изображениях на синтетическую реконструкцию домена. Методология использует модуль выравнивания функций, многогранные блоки самоприсоединения, которые одновременно обрабатывают локальный и глобальный контекст, а также стратегию восстановления с разветвленной ориентацией, чтобы уменьшить статистический сдвиг между реальными и синтетическими доменами. Этот подход обеспечивает потенциальную основу для приближения синтетических изображений к реальным клиническим изображениям, а также для улучшения согласованности многоцентровых данных. В конце исследования обсуждаются теоретические преимущества ISSN 2181-0842 | Impact Factor 4.525 189методологии в сокращении диагностической дисперсии, сегментации и реконструкции деталей.