Title: Investigating Deep Learning Models for Ejection Fraction Estimation from Echocardiography Videos
ArXiv ID: 2512.22657
발행일: 2025-12-27
저자: Shravan Saranyan, Pramit Saha
📝 초록 (Abstract)
심방 제진분수(LVEF)는 심장 기능을 측정하는 중요한 지표로, 심혈관 질환의 진단과 관리에 핵심적인 역할을 합니다. 초음파心动图作为一种易于获取且无创的成像方式，在临床实践中广泛用于估计LVEF。然而，从超声心动图手动评估心脏功能既耗时又容易受到观察者间变异性的影响。深度学习方法提供了一种有前景的替代方案，有可能达到经验丰富的专家水平的表现。在这项研究中，我们调查了几种深度学习架构在从超声心动图视频估计LVEF方面的有效性，包括3D Inception、双流和CNN-RNN模型。我们系统地评估了架构修改和融合策略，以识别最大化预测准确性的配置。这些模型是在包含10,030个超声心动图视频的EchoNet-Dynamic数据集上进行训练和评估的。我们的结果显示，经过修改的3D Inception架构实现了最佳的整体性能，其均方根误差（RMSE）为6.79%。在各种架构中，我们观察到过度拟合的趋势，较小且较简单的模型通常表现出更好的泛化能力。模型性能对超参数选择非常敏感，特别是卷积核大小和归一化策略。虽然本研究专注于基于超声心动图的LVEF估计，但关于架构设计和训练策略获得的见解可能适用于更广泛的医学和非医学视频分析任务。
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 논문은 심장기능 진단에 중요한 역할을 하는 LVEF를 추정하기 위해 다양한 딥러닝 아키텍처의 성능을 평가하고 있습니다. 초음파心动图作为一种常用的临床工具，用于评估心脏功能，但手动分析存在时间成本高和观察者间变异性大的问题。深度学习方法的引入为这个问题提供了一个有潜力的解决方案。本研究中，作者探讨了三种不同的深度学习架构：3D Inception、双流模型以及CNN-RNN模型，并对这些模型进行了系统性的评估以确定最佳配置。实验结果表明，经过修改后的3D Inception架构表现最优，其均方根误差（RMSE）为6.79%。此外，研究还发现较小且简单的模型在泛化能力上优于复杂模型，这可能与过度拟合有关。超参数的选择对模型性能影响显著，特别是卷积核大小和归一化策略的调整。这项研究不仅为基于超声心动图的LVEF估计提供了有价值的见解，而且其关于架构设计和训练策略的经验也可能适用于其他医学及非医学视频分析任务。
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
심방 제진분수(LVEF)는 심장 기능을 측정하는 중요한 지표로, 심혈관 질환의 진단과 관리에 핵심적인 역할을 합니다. 초음파心动图作为一种易于获取且无创的成像方式，在临床实践中广泛用于估计LVEF。然而，从超声心动图手动评估心脏功能既耗时又容易受到观察者间变异性的影响。深度学习方法提供了一种有前景的替代方案，有可能达到经验丰富的专家水平的表现。在这项研究中，我们调查了几种深度学习架构在从超声心动图视频估计LVEF方面的有效性，包括3D Inception、双流和CNN-RNN模型。我们系统地评估了架构修改和融合策略，以识别最大化预测准确性的配置。这些模型是在包含10,030个超声心动图视频的EchoNet-Dynamic数据集上进行训练和评估的。我们的结果显示，经过修改的3D Inception架构实现了最佳的整体性能，其均方根误差（RMSE）为6.79%。在各种架构中，我们观察到过度拟合的趋势，较小且较简单的模型通常表现出更好的泛化能力。模型性能对超参数选择非常敏感，特别是卷积核大小和归一化策略。虽然本研究专注于基于超声心动图的LVEF估计，但关于架构设计和训练策略获得的见解可能适用于更广泛的医学和非医学视频分析任务。
