近期，生物医学工程学院谢宛青教授团队联合国家儿童医学中心/首都医科大学附属北京儿童医院张鑫教授团队、国家卫生健康委科学技术研究所王彬彬研究员团队，在国际学术期刊《研究（Research）》（中科院一区，IF =11 .0）上发表题为《多视角多模态经胸超声心动图检测先天性心脏病的深度学习网络的开发和验证（Development and validation of deep-learning network for detecting congenital heart disease from multi-view multi-modal transthoracic echocardiograms）》的学术论文。我校程明媚副教授和首都医科大学王晶副教授为论文共同第一作者，王彬彬研究员、张鑫教授和谢宛青教授为共同通讯作者，生物医学工程学院为第一作者单位。
先天性心脏病（先心病）是我国排名首位的出生缺陷病，也是新生儿期死亡的首要病因。经胸超声心动图（transthoracic echocardiogram, TTE）是一种非侵入式的检查方式，是诊断先心病的金标准，但其精确的诊断需要建立在儿科专科医生长期经验的积累基础之上。因此利用短期大量图像数据的深度学习代替长期临床医生经验积累，为先心病筛查的简化和效率的提升提供了可能。该研究基于2D TTE及多普勒TTE构建层级式网络架构，综合五种切面视角，并进一步融合两种模态的TTE特征，最终送入判别器识别先心病并判断两种主要亚型ASD和VSD。本研究有望为低医疗资源地区推动更加便捷可靠的先心病筛查方式提供技术支持，减少因先心病诊断延迟所致的预后不佳及社会经济负担。
该研究工作得到了国家自然科学基金、安徽省高等学校科学研究项目、北京自然科学基金等项目的资助。(生物医学工程学院）
论文链接: https://spj.science.org/doi/full/10.34133/research.0319