Исследование разработки и применения модели предоперационной оценки транскатетерного краевого восстановления митрального клапана на основе визуальных фундаментальных моделей

Митральная регургитация (МР) является наиболее распространенным клапанным пороком сердца в Китае. Транскатетерный краевой ремонт (TEER) в настоящее время является предпочтительным методом лечения для пациентов с тяжелой МР, которые сталкиваются с высокими хирургическими рисками. Однако существующие методы предоперационной оценки для TEER имеют множество ограничений, включая сложные параметры измерений, высокие технические требования и значительную субъективность. Vision Mamba, передовая технология в визуальной области, преодолевает ограничения обычных вычислительных блоков в сверточных нейронных сетях и Трансформерах с помощью двунаправленных моделей пространства состояний и позиционного кодирования, демонстрируя исключительную производительность в визуальных задачах. На сегодняшний день ни одно исследование не применяло Vision Mamba к ультразвуковым видео для построения моделей предоперационной оценки TEER. Наша команда ранее создала модель оценки на основе Трансформера, используя небольшую когорту из одного центра. Это исследование инновационно представляет визуальную базовую модель на основе Vision Mamba. Интегрируя многогранные, многомодальные ультразвуковые видео из нескольких центров, мы разрабатываем универсальную модель предоперационной оценки TEER для пациентов с МР [идентификация среза → анализ видео → слияние многомодальной информации → рекомендация предоперационной оценки (подходящий/сложный/неподходящий)]. Эта модель оптимизирует идентификацию хирургических пациентов и точно отсеивает пациентов с противопоказаниями. Кроме того, универсальная модель быстрая и объективная, значительно повышая клиническую эффективность. Она перспективна для внедрения на уровне первичной медицинской помощи для оптимизации распределения медицинских ресурсов.