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目的： 探讨一种基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列自动量化不同心肌病左心室功能的性能。方法： 回顾性分析2014年3月至2019年11月393例心脏MRI受检者的相关临床资料。对肥厚型心肌病（HCM）患者（HCM组，n=125）、扩张型心肌病（DCM）患者（DCM组，n=133）和健康个体（对照组，n=135）的左心室功能，分别通过手动和自动测量进行评估。手动分析由2位经验丰富的医师完成；自动分析后，从左心室分割精度和左心室功能参数准确性两方面对卷积神经网络（CNN）的性能进行评价。采用Pearson相关分析、Bland-Altman分析和受试者工作特征曲线（ROC），评价手动与自动方法诊断HCM和DCM的相关性与一致性。结果： CNN评估左心室功能时，在HCM组中与手动分析的一致性最好，对照组次之，在DCM中表现最差。HCM组左心室功能4个参数的自动分析与手动分析结果具有较高的相关性（P

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《基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列在肥厚型心肌病和扩张型心肌病患者左心室功能评估中的应用》

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文件号：110613

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