需求描述

一、需求描述
根據心臟超聲動圖(視頻)，通過機器學習，識別急性右心衰(D字征)；識別左心室的舒張末內徑(LVDd)和收縮末內徑，計算左心室短軸縮短率；根據收縮運動中各心室壁向心（心室腔中點）運動的幅度，判斷心室壁活動的異常。
本任務通過有限樣本，采用網上公開的資源和模型，快速評估能達到的mAP范圍。
二、人才要求
熟悉機器視覺、深度學習、遷移學習等知識領域，掌握Resnet、Unet等模型，有過醫學圖像處理經驗，合作性好。
三、參考產品
https://github.com/search?q=echocardiography
超聲心動圖及AI識別，https://news.medlive.cn/xctmr/info-progress/show-172277_241.html
其他業界相關文獻及資源。
四、合作方式
項目制合作。先通過少量樣本，快速確定能達到的準確度范圍