過去，三維超聲心動圖測定心腔容積、左心射血分?jǐn)?shù)（left ventricular ejection fraction，LVEF）需要手工描繪心內(nèi)膜邊界，主觀性強(qiáng)、耗時長，限制了三維超聲容積測量在臨床中的應(yīng)用。Heart Model（philips healthcare，USA）是一種新的基于AI技術(shù)的自動化軟件，能直接量化三維經(jīng)胸超聲心動圖的左心室、左心房容積和LVEF。該軟件數(shù)據(jù)庫包含了1000例三維超聲經(jīng)胸?cái)?shù)據(jù)集。

通過心電識別左室舒張末期，確定整體結(jié)構(gòu)，根據(jù)運(yùn)動分析確定收縮末期左室腔；結(jié)合三維超聲心動圖數(shù)據(jù)中的整體形狀、曲率和體積，從數(shù)據(jù)集中選擇最佳匹配的模型；經(jīng)適應(yīng)性調(diào)整，使模型局部適應(yīng)被檢測者的容積。如果超聲心動圖醫(yī)師對顯示的輪廓不滿意，能夠手動編輯修改。

Tsang等對159例患者進(jìn)行研究，使用Heartmodel自動分析左心房、左心室容積和LVEF，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法具有可行性，與金標(biāo)準(zhǔn)心臟磁共振數(shù)據(jù)相關(guān)性高（r=0.84，0.93，0.85），并且比全手動分析耗時短（26±2）svs（144±32）s，（P＜0.001）。另一款基于AI技術(shù)的軟件包（AutoLV，TomTec-arena1.2，TomTecImagingSystems，Germany）應(yīng)用針對圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，也能自動檢測心內(nèi)膜邊界。

Knackstedt等采用該軟件包，針對多中心255名研究對象進(jìn)行研究，采用軟件全自動描繪分析圖像、輸出LVEF，與超聲心動圖專家手工描記心內(nèi)膜輪廓、通過雙平面Simpson法測量的LVEF相比較，發(fā)現(xiàn)軟件分析和專家手動分析的結(jié)果具有較好的一致性（ICC:圖像質(zhì)量較差組0.79，圖像質(zhì)量佳組0.83），軟件獲得LVEF僅耗時（8±1）s，還發(fā)現(xiàn)軟件輸出的左心室收縮末期縱向應(yīng)變（longitudinal strain，LS）能反映左心室收縮功能（LVEF=2×LS+20，r=0.92，P＜0.001）。該研究證明了AI全自動分析左心室收縮功能的可行性、準(zhǔn)確性?？梢姡珹I技術(shù)能提供可重復(fù)的心腔結(jié)構(gòu)、功能的定量測量，但是，基于AI的圖像分析仍然依賴圖像質(zhì)量；與金標(biāo)準(zhǔn)磁共振提供的心腔結(jié)構(gòu)、功能的定量測量有較好的相關(guān)性，但在容量評估時仍存在低估；不同廠家的AI算法不同，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。