基于视觉基础模型的经导管二尖瓣缘对缘修复术前评估模型的开发与应用研究

二尖瓣反流（MR）是中国最常见的心脏瓣膜疾病。 对于面临高手术风险的严重MR患者，经导管缘对缘修复术（TEER）是目前的首选治疗方法。 然而，现有的TEER术前评估方法存在诸多局限性，包括测量参数复杂、技术要求高以及主观性强。 Vision Mamba作为视觉领域的尖端技术，通过双向状态空间模型和位置编码克服了卷积神经网络和Transformer中常见计算单元的局限性，在视觉任务中展现出卓越性能。 迄今为止，尚无研究将Vision Mamba应用于超声视频以构建TEER术前评估模型。 我们团队先前基于小型单中心队列建立了Transformer评估模型。 本研究创新性地引入了基于Vision Mamba的视觉基础模型。 通过整合多中心、多层面、多模态的超声视频，我们开发了针对MR患者的一站式TEER术前评估模型[切面识别→视频分析→多模态信息融合→术前评估建议（适合/具有挑战性/不适合）]。 该模型将优化手术患者识别并准确筛查存在禁忌症的患者。 此外，一站式模型快速且客观，显著提升临床效率。 该模型有望在基层医疗机构部署，以优化医疗资源配置。