吴妮懋 综述，任建丽△ 审校

(1.重庆医科大学超声影像学研究所，重庆 400010；2.重庆医科大学附属第二医院超声科，重庆 400010)

心脏容积与功能一直是心血管疾病患者早期诊断、疾病监测和预后评估的重要指标，超声心动图因快捷、安全、动态等优势已成为临床最常应用于定量评估左心功能的影像学技术。二维超声心动图(2DE)因几何假设和心尖短缩等缺陷常导致容积与功能测量的不准确，传统三维超声心动图(3DE)需要采集多个心动周期，且人工勾勒心内膜边界存在耗时、复杂、变异性大等局限性，尚未在临床普及。随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术的开发和应用，三维全自动定量分析技术可实现一键定量心脏容积与功能，有望解决上述困难，使3DE尽快在临床普及。

1 AI的基本概念

AI是计算机科学的一个分支，其中机器学习是AI的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习主要分为有监督学习、无监督学习模式，二者的主要区别是机器接收的数据是否带有标记[1]。目前应用于医学影像学的学习模式主要包括监督学习中的递归神经网络、卷积神经网络和普通深度神经网络等主流模型，其中卷积神经网络[2]作为具有自主学习能力的神经网络模型，是目前医学影像学AI的研究热点。卷积神经网络模型可从多层结构中提取其最具辨识度的特征，进而识别不同类型的超声图像，此技术是目前超声医学前沿研究的核心。

2 AI在心脏超声中的基本应用

众所周知，心脏超声检查需要多切面扫查及大量数据采集，是一项复杂、耗时的检查程序。……