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摘要 - 射血分数的左心室是心脏功能最重要的度量之一。心脏病专家使用了有资格延长延长疗法的患者。但是，对射血传输的评估遭受观察者间变异性的影响。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于层次视觉变压器的深度学习方法，以估计超声心动图视频的射血分数。所提出的方法可以估计射血分数，而无需首先左静脉分割，使其比其他方法更有效。我们在Echonet-Dynamic数据集上评估了我们的方法5。59，7。 59和0。 59，用于MAE，RMSE和R 2分。 与最新方法，超声视频变压器（UVT）相比，此结果更好。 源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。 索引术语 - 心电图，心脏射血分数，Ultraswin，视觉变压器，echonet-Dynamic59，7。59和0。59，用于MAE，RMSE和R 2分。与最新方法，超声视频变压器（UVT）相比，此结果更好。源代码可在https://github.com/lhfazry/ultraswin上找到。索引术语 - 心电图，心脏射血分数，Ultraswin，视觉变压器，echonet-Dynamic
层次视觉变压器用于心脏射血分数估计
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