李岭海

（四川大学计算机学院，成都 610000）

基于深度学习的心脏病检测的研究

李岭海

（四川大学计算机学院，成都 610000）

心脏病是一类比较常见的循环系统疾病。医生可以通过超声心动图对患者进行检查，了解患者的心脏结构。超声心动图的图像质量直接影响结果判定的准确性，通过超声心动图来判定心脏病的类型具有一定的难度。深度学习是由多个处理层构成的计算模型，可以通过多层的抽象来学习数据的特征。在语音识别、视觉识别、目标检测和其他如药物鉴定，基因检测等领域，深度学习被广泛应用。介绍通过深度学习快速准确地识别出患者的心脏病变的类型，降低医生操作的复杂性。

心脏病；超声心动图；深度学习

0 引言

超声心动图是应用超声波回声探查心脏和大血管以获取有关信息的一组无创性检查方法。通过超声波技术可以产生心脏连续的图像，这些图像记录了心脏运动的状态和心脏的结构。各种心脏疾病都会表现为心脏结构异常，如先天性心脏病、心肌病、冠心病等。超声心动图是诊断心脏疾病非常重要的一种检测方法。超声心动图检查主要分为三个检查位点的8个切面，分别为胸骨旁左室长轴；大动脉短轴，左室三个水平（二尖瓣水平、乳头肌水平、心尖水平）切面；心尖两腔心、三腔心、四腔心、五腔心切面。在临床诊断中通常根据不同切面各心腔大小，双室壁厚度，房间隔、室间隔是否缺损等结构特征，初步诊断各种心脏疾病。……