Fully Automated Artificial Intelligence Assessment of Aortic Stenosis by Echocardiography

医学 心脏病学 心室流出道 内科学 狭窄 主动脉瓣 主动脉瓣狭窄 冲程容积 血流动力学 人口 放射科 血压 心率 环境卫生
作者
Hema Krishna,Kevin Desai,Brody Slostad,Siddharth Bhayani,Joshua H. Arnold,Wouter Ouwerkerk,Yoran Hummel,Carolyn S.P. Lam,Justin A. Ezekowitz,Matthew Frost,Zhubo Jiang,Cyril Equilbec,Aamir Twing,Patricia A. Pellikka,Leon Frazin,Mayank Kansal
出处
期刊:Journal of The American Society of Echocardiography [Elsevier]
卷期号:36 (7): 769-777 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.echo.2023.03.008
摘要

Aortic stenosis (AS) is a common form of valvular heart disease, present in over 12% of the population age 75 years and above. Transthoracic echocardiography (TTE) is the first line of imaging in the adjudication of AS severity but is time-consuming and requires expert sonographic and interpretation capabilities to yield accurate results. Artificial intelligence (AI) technology has emerged as a useful tool to address these limitations but has not yet been applied in a fully hands-off manner to evaluate AS. Here, we correlate artificial neural network measurements of key hemodynamic AS parameters to experienced human reader assessment.
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