基于深度学习的心脏左心室运动状态估计

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摘要：在心脏疾病诊断中，左心室结构的精确分析至关重要。传统方法在图像分割和配准环节存在局限性，而深度学习方法显著提升了性能。UNet3+网络通过多层次特征融合和强大的特征提取能力，能够高精度分割左心室边界，为医生提供更可靠的诊断依据，尤其在评估左心室容积和射血分数时表现优异。此外，VoxelMorph网络通过无监督学习实现高效图像配准，消除不同时间点或设备采集的图像差异，支持疾病进展的精准追踪。（剩余6201字）

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