顶刊速看:《Communications Medicine》 IF=14.7 基于深度学习的超声心动图自动化诊断与自监督学习

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点击👆蓝字或👇名片，关注"AI与医学" 0.前言 简单容易的套路科研要掌握，顶刊研究也要跟进。学习要覆盖不同等级，不同方向，不同难易程度的研究。本文介绍自监督在心动超声中的诊断应用，是一个有意思的研究。 本篇是以前助理写的推文，一直库存没有发。 超声心动图，是一种使用超声波检查心脏的医学成像技术。使用深度学习，建立模型可以 提高医学图像诊断的效率和准确性。 0.1论文信息 0.2期刊信息 0.3 研究背景 SS自监督的缩写，自监督，半监督在病理图像处理应用的也比较多 （1）SSL技术已经发展到可以从小型标记数据集中实现高水平的自动化医学图像诊断。 （2）尽管SSL在医学成像领域取得了进展，但大多数方法并未针对视频模态进行优化，例如超声心动图这类动态影像技术。 说的对，绝大多是对静态影像数据处理的，动态影像处 ………………………………