Аннотация
This study enhances the accuracy of semantic segmentation models in cardiology using a custom echocardiogram dataset. The goal is to adapt an existing deep learning model for better segmentation of heart structures in echocardiographic images, crucial for automated cardiac disease diagnosis. The performance improvement is evaluated using cardiology-specific metrics, showing enhanced segmentation accuracy of cardiac structures. This approach increases the model's clinical utility for cardiologists in diagnostics and treatment planning. The results highlight the potential of customized deep learning models in medical imaging and emphasize the importance of specialized datasets for precision in medical applications. This research contributes significantly to artificial intelligence in healthcare, offering advancements in automated echocardiographic analysis for clinical use. Бұл мақалада эхокардиограмма деректер жинағын пайдалана отырып, кардиологиядағы семантикалық сегменттеу үлгілерінің дәлдігін жақсартады. Зерттеудің негізгі мақсаты -жүрек ауруларын автоматтандырылған диагностикалау үшін маңызды болып табылатын эхокардиографиялық кескіндердегі жүрек құрылымдарын дәлірек сегментациялау үшін терең оқыту модельдерін бейімдеу. Модельдің жұмысының жақсаруы жүрек құрылымдарының сегментациясының дәлдігін көрсететін кардиологияға тән көрсеткіштерді қолдану арқылы бағаланады. Бұл тәсіл диагностика мен емдеуді жоспарлауда кардиологтар үшін модельдің клиникалық пайдалылығын арттырады. Алынған нәтижелер негізігде медициналық бейнелеудегі терең оқыту үлгілерініңәлеуетін және медициналық қолданбалардағы дәлдікті қамтамасыз ету үшін арнайы деректер жиынының маңыздылығын көрсетеді. Бұл зерттеу клиникалық қолдану үшін автоматтандырылған эхокардиографиялық талдаудың жетістіктерін ұсына отырып, денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллекттің дамуына айтарлықтай үлес қосады. Данная статья посвященаэксперименту по повышению точности моделей семантической сегментации в кардиологии с использованием специального набора данных эхокардиограммы. Цель состоит в том, чтобы адаптировать существующую модель глубокого обучения для лучшей сегментации структур сердца на эхокардиографических изображениях, что имеет решающее значение для автоматизированной диагностики заболеваний сердца. Улучшение производительности оценивается с использованием показателей, специфичных для кардиологии, которые показывают повышенную точность сегментации сердечных структур. Такой подход повышает клиническую полезность модели для кардиологов при диагностике и планировании лечения. Результаты подчеркивают потенциал индивидуальных моделей глубокого обучения в медицинской визуализации и подчеркивают важность специализированных наборов данных для точности в медицинских приложениях. Это исследование вносит значительный вклад в развитие искусственного интеллекта в здравоохранении, предлагая достижения в области автоматизированного эхокардиографического анализа для клинического использования.