A computer vision pipeline is provided for fully automated interpretation of cardiac function, using a combination of machine learning strategies to enable building a scalable analysis pipeline for echocardiogram interpretation. Videos from patients with heart failure can be analyzed and processed as follows: 1) preprocessing of echo studies； 2) convolutional neural networks (CNN) processing for view identification； 3) segmentation of chambers and delineation of cardiac boundaries using CNNs； 4)； particle tracking to compute longitudinal strain； and 5) targeted disease detection.L'invention concerne un pipeline de vision par ordinateur étant fourni pour une interprétation entièrement automatisée de la fonction cardiaque, à l'aide d'une combinaison de stratégies d'apprentissage automatique pour permettre la construction d'un pipeline d'analyse échelonnable pour une interprétation d'échocardiogramme. Des vidéos provenant de patients présentant une insuffisance cardiaque peuvent être analysées et traitées comme suit : 1) prétraitement d'études d'écho ； 2) traitement du réseau de neurones à convolution (CNN) pour l'identification de vue ； 3) segmentation de chambres et délimitation de limites cardiaques à l'aide de réseaux de neurones à convolution ； 4) suivi de particules pour calculer une contrainte longitudinale ； et 5) détection de maladie ciblée.
