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为解决经胸超声心动图（TTE）诊断左心室肥厚（LVH）受多种因素限制、室间隔分割困难等问题，研究人员提出 DeformFlowNet 网络。该网络在室间隔分割中表现优异，DSC 达 0.914，为 LVH 病因诊断奠定可靠基础。
在医学领域，心脏健康一直备受关注，左心室肥厚（LVH）更是心血管疾病的重要危险因素。想象一下，心脏就像一个勤劳的 “小马达”，日夜不停地为身体输送血液，可一旦左心室出现肥厚，这个 “小马达” 的工作就会受到影响，心血管疾病的发病和死亡风险也会大幅上升。经胸超声心动图（TTE）作为一种常用的心脏检查手段，凭借无创、便捷、实时且无辐射的优点，在各种心脏疾病诊断中广泛应用。但在诊断 LVH 时，它却遭遇了重重难题。
TTE 视频采集常受心脏位置和形状的限制，有些区域和病变成像效果差，就像给医生的诊断之路设置了 “绊脚石”。而且，TTE 视频诊断高度依赖医生的技术、经验，新手医生往往难以得出准确结论。再加上全球放射科医生短缺，他们长期在高负荷下工作，诊断的准确性和效率也大打折扣。因此，开发一个基于 TTE 视频的客观、自动化智能分析系统迫在眉睫。而室间隔作为 LVH 在 TTE 视频中最具代表性的区域，对它进行精准分割就成了关键。可手动或半自动标注室间隔既费力又耗时，还带有主观性，TTE 视频质量参差不齐更是雪上加霜。
为攻克这些难题，来自国内的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们提出了一种结合 U 形注意力网络和光流约束的混合网络 ——DeformFlowNet，专门用于 TTE 视频中的室间隔分割。研究成果令人瞩目，该网络在室间隔分割任务中表现卓越，迪赛相似系数（Dice similarity coefficient）达到 0.914，杰卡德系数（Jaccard coefficient）为 0.842 ，优于其他先进的 3D 分割网络，这为后续 LVH 的病因诊断提供了坚实可靠的基础，该研究成果发表在《Biomedical Signal Processing and Control》上。
研究人员在开展研究时，运用了多个关键技术方法。他们借助 PyTorch 框架，在 Ubuntu 18.04 系统、Intel Core i7 - 9700K CPU、双 NVIDIA GeForce RTX 2080 GPU（8GB 显存）和 32GB 内存的环境下进行实验。在模型构建方面，创新性地将变形变压器（DTFormer）模块加入到 U 形网络的编码器和解码器的跳跃连接中，还引入光流一致性约束模块，同时采用联合优化学习的监督设计，结合 U 形注意力网络损失和光流损失进行训练。
下面来看具体的研究结果：
- 网络设计：DeformFlowNet 基于 U 形注意力网络和光流约束构建。在 U 形网络的跳跃连接部分添加 DTFormer 块，它能有效捕捉多层编码特征图的长距离依赖关系，还降低了标准 Transformer 的计算和空间复杂度，在保留低级特征细节和建模长距离依赖之间找到了完美平衡。
- 实验设置：使用 PyTorch 1.7.1 和 Python 3.8 完成室间隔分割任务。在特定硬件配置的 Ubuntu 18.04 系统上，为平衡训练时间和分割性能，模型最多训练 200 个 epoch，动量设为 0.99，初始学习率为 0.01。
- 对比实验：与 3D UNet、3D ResUNet 和 CoTr 等经典及先进的 3D 分割网络进行对比实验。结果显示，DeformFlowNet 的分割性能最佳，DSC 达到 0.914±0.025 ，这一数据直观地证明了其优越性。
研究结论和讨论部分再次强调了 DeformFlowNet 的重要意义。它为超声视频中的室间隔分割提供了全新的解决方案，通过一系列对比实验，充分展示了该网络在实际应用中的优势。在医学影像领域，准确的室间隔分割对于 LVH 的早期精准诊断至关重要，DeformFlowNet 的出现有望打破传统诊断的局限，为临床医生提供更客观、准确的诊断依据，推动心血管疾病诊断技术的发展，帮助更多患者早发现、早治疗，在医学研究和临床实践中都具有不可忽视的价值。
