第

4

2

卷

第

5

期

2021

年

5

月

自

动

化

仪

表

PROCESS 

AUTOMATION 

INSTRUMENTATION

V

〇

1.42 

No. 

5 

May. 2021

超

声

影

像

组

学

助

力

左

心

室

肥

厚

病

因

鉴

别

余

其

徽

u

，

俞

霏

3

，

马

雨

琴

3

，

夏

良

华

3

，

张

波

3

，

张

麒

'

，2,4

(

1.

上海先进通信与数据科学研究院(上海大学）

，

上

海

200444;

2.

上海大学通信与信息工程学院，

上

海

200444;

3

.

同济大学附属东方医院超声科，

上

海

200120;

4

.

上海市医疗图像与医学知识图谱人工智能重点实验室，

上

海

200051)

摘

要

:

左

心

室

肥

厚

（

LV

H

)

是

一

种

常

见

的

、

与

不

良

心

血

管

事

件

相

关

的

临

床

表

现

,

仅

根

据

超

声

心

动

图

对

病

变

形

态

的

检

测

结

果

，

难以

满

足

快

速

准

确

的

LV

H

病

因

鉴

别

需

求

。随

着

人

工

智

能

的

快

速

发

展

，

许

多

学

者

在

医

学

影

像

领

域

取

得

了

一

定

的

进

展

。基于超声心动图的影像学 

分

析

，

对

高

血

压

性

心

脏

病

（

H

H

D

)

、

肥

厚

性

心

肌

病

（

H

C

M

)

、

尿

毒

症

性

心

肌

病

（

UCM)

三

组

L

V

H

病

因

进

行

研

究

。研究提取了

7

5

例

L

V

H

患 

者

的

心

肌

纹

理

特

征

，

接

着

对

特

征

进

行

统

计

分

析

，

并

用

于

阈

值

法

分

类

和

支

持

向

量

机

（

SV

M

)

分

类

。结

果

表

明

，

Contrast

能

显

著

区

分

HHD, 

H

C

M

和

UCM(p = 0. 0

0

2

)

。

在

SVM

模

型

中

，

区

分

HH

D、

HCM

组

和

UCM

组

时

，

曲

线

下

面

积

（

A

U

C

)

为

0. 910

。

区

分

HH

D

组

和

HCM

组

时

，

A

U

C

为

0. 857

。

因

此

,该

方

法

有

助

于

LVH

病

因

的

临

床

鉴

别

，

从

而

有

望

为

医

生

的

治

疗

决

策

提

供

更

好

的

建

议

。

关

键

词

：

左

心

室

肥

厚

；

超

声

心

动

图

；

影

像

学

分

析

；

病

因

鉴

别

；

模

式

识

别

；

纹

理

；

计

算

机

辅

助

分

析

；

人工智能 

中

图

分

类

号

：

TH-77 

文

献

标

志

码

：

A 

D0I 

：

 10. 

16086/j. cnki. issn 1000-0380. 2020050021

Ultrasonography 

Assisted the 

Etiology 

Identification

of Left 

Ventricular 

Hypertrophy

YU 

Q

ihuiU2,Y

U

Fei3,MA

Y

uqin3

,X

IA

Lianghua3, 

ZHANG

Bo3,ZHANG

Q

i1

'2'4

(1. 

Shanghai 

Institute 

for 

Advanced 

Communication 

and 

Data 

Science, Shanghai 

University, Shanghai 

200444, China 

；

2. 

School 

of Communication 

and 

Information 

Engineering, Shanghai 

University, Shanghai 

200444, China 

；

3. 

Department 

of Ultrasound,

Shanghai 

East 

Hospital,

School 

of Medicine,Tongji 

University,

Shanghai 

200120,China

；

4. 

Shanghai 

Key 

Laboratory 

of Artificial 

Intelligence 

for 

Medical 

Image 

and 

Knowledge 

G

raph,

Shanghai 

200051,China)

A

b

strac

t

：

Left 

ventricular 

hypertrophy( LVH) 

is 

a 

common 

clinical 

manifestation 

associated 

with 

adverse 

cardiovascular 

events. 

It 

is 

difficult 

to 

satisfy 

the 

need 

for 

rapid 

and 

accurate 

etiological 

identification 

of 

LVH 

based 

on 

the 

detection 

results 

of 

pathological 

changes 

by 

echocardiography 

alone. 

With 

the 

rapid 

development 

of 

artificial 

intelligence, many 

scholars 

have 

made 

some 

progress 

in 

the 

field 

of 

medical 

imaging. 

Based 

on 

echocardiography, 

the 

etiology 

of 

LVH 

in 

hypertensive 

heart 

disease(HHD) 

, hypertrophic 

cardiomyopathy ( HCM) 

and 

uremia 

cardiomyopathy ( UCM) 

were 

studied. 

In 

this 

study, myocardial 

texture 

features 

of 75 

LVH 

patients 

were 

extracted, and 

then 

the features were 

statistically 

analyzed 

and 

used 

for classification 

by 

threshold 

method 

and 

support 

vector 

machine ( SVM). 

The 

results 

showed 

that 

Contrast 

could 

significantly 

differentiate 

HHD, 

HCM 

and 

UCM(/? = 0. 002). In 

the 

SVM 

model,the 

AUC 

of HHD,HCM 

and 

UCM 

groups 

was 

0. 910. 

When 

distinguishing 

HHD 

group 

and 

HCM 

group,AUC 

was 

0. 857. Therefore,

this 

method 

is 

helpful 

for 

the 

clinical 

differentiation 

of the 

etiology 

of 

LVH, 

which 

is 

expected 

to 

provide 

better 

advice 

for 

doctors’

treatment 

decisions 

Keywords: 

left 

ventricular 

hypertrophy; 

echocardiography

；

imaging 

analysis

；

identification 

of 

etiology

；

pattern 

recognition

；

texture

；

computer-aided 

analysis

；

artificial 

intelligence .

Key

w

ords

：

 Left 

ventricular 

hypertrophy

；

Echocardiography 

；

Imaging 

analysis

；

Identification 

of 

etiology

；

Pattern 

recognition

；

Texture 

；

Computer-aided 

analysis 

；

Artificial 

intelligence

收稿

日期

：

2020-05-13

基金项目：

国

家

自

然

科

学

基

金

资

助

项

目

（

61671281

、

61911530249)

作者简介

:

余

其

徽

（

 1995—

）

，

女

，

在

读

硕

士

研

究

生

，

主

要

从

事

人

工

智

能

医

学

图

像

分

析

方

向

的

研

究

，

E-mail:***************

〇

m

; 

张

麒

（

通

信

作

者

）

，

男

，

博

士

，

教

授

，

主

要

从

事

医

学

图

像

分

析

与

模

式

识

别

方

向

的

研

究

，

E-mail:************.