Computer methods in biomechanics and biomedical engineering · 2026
A dual-stream multi-scale cross-attention network for pericardial effusion detection.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Gao Jie, Ju Pengliang, Chen Lixiu, Li Yuzan, Huang Jingjuan, Wu Jie
Аннотация
Early detection of pericardial effusion (PE) is clinically important because delayed diagnosis may cause severe cardiac complications. We propose a Dual-Stream Multi-Scale Cross-Attention Network (DS-MSCA) for automatic PE detection using simultaneously acquired electrocardiogram (ECG) and phonocardiogram (PCG) signals. Multi-scale Inception-ResNet encoders capture waveform and rhythm variations, while bidirectional cross-attention models cardiac electromechanical coupling. On a clinical dataset of 149 patients, DS-MSCA achieved 93.26% accuracy, 95.28% sensitivity, and a 95.01% F1-score. Attention maps and Grad-CAM++ showed that the model focused on clinically relevant heart-sound abnormalities while integrating complementary ECG information, supporting non-invasive PE screening.