一种新型语义网络分析模型对室间隔完整型肺动脉闭锁和危重肺动脉瓣狭窄胎儿右心发育不良程度的评价作用

目的分析评价一种新型语义网络分析模型SPReCHD:残差学习诊断系统模块(RLDS)和双路径链式多尺度门控轴心变压器网络模块(DPC-MSGATNet),在室间隔完整型肺动脉闭锁(PA/IVS)和危重肺动脉瓣狭窄(CPS)胎儿超声心动图四腔心视图数据集中评估右心发育不良程度分级的性能。方法回顾性收集2017年6月至2022年12月青岛大学附属妇女儿童医院350例24~28周胎龄的PA/IVS和CPS胎儿的1650张单幅超声心动图四腔心视图建立实验数据集。根据右心发育不良程度对建立的SPReCHD模型进行训练、验证和测试,评估模型精确度、召回率及F1值等性能指标;与高级医师基于超声指标、右心室形态及出生结局等多维度信息对测试集做出的评估结果进行比较,采用Kappa检验观察评估的一致性。结果SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级评估的精确度分别为93.82%、94.34%和94.68%,召回率分别为90.54%、91.38%和90.89%,F1值分别为92.10%、92.82%和92.67%。在测试集中,SPReCHD模型与高级儿童心血管医师评估结果一致性良好(Kappa值=0.724,P<0.001)。结论SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级的评估性能优异。该模型对PA/IVS和CPS胎儿右心发育不良程度分级评估水平与高级医师评估结果一致性好,为进一步提出精准评估标准奠定基础。