基于神经网络融合超声心动图数据的慢性收缩性心力衰竭预后模型的构建与验证

一、引言

1.1研究背景

慢性收缩性心力衰竭（ChronicSystolicHeartFailure，CSHF）作为心血管领域的常见且严重病症，严重威胁人类健康。其主要特征为心脏收缩功能显著减退，导致心脏无法有效将血液泵送至全身，满足机体代谢需求。随着全球人口老龄化进程的加速以及心血管疾病发病率的上升，CSHF的患病率呈逐年递增趋势。相关统计数据显示，在欧美等发达国家，CSHF的患病率约为1%-2%，而在70岁以上人群中，这一比例更是高达10%左右。在我国，随着经济发展和生活方式的改变，CSHF