了解人类心脏的范围内变异性对于检测异常和改善心脏解剖结构和功能的评估至关重要。尽管已经开发出许多构造建模方法来分别捕获心脏解剖学或物理学的可变性,但它们的复杂互连很少被一起进行。在这项工作中,我们提出了一种新型的多模式变异自动编码器(VAE),能够以心电图(ECG)和3D双脑室云的形式处理结构生理学和比较时间的解剖信息。我们的方法在英国生物库数据集上达到了高重建精度,其在基础图像下方的预先介绍和输入解剖学之间的倒角距离和ECG重建超过了一种专门用于ECG生成的ART基准方法。我们还评估了其生成能力,并根据共同的临床指标和最大的平均差异来评估生成和黄金标准解剖学,ECG和联合解剖学ECG数据的可比人群。
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