연구진이 다중 시점 심장 초음파 키프레임 검출 프레임워크 FrameONE을 제안했어요. FrameONE은 각 시점 내 운동에 집중하는 학습과 시점 간 일반적인 운동 학습을 결합한 계층적 운동 모델링 전략을 사용해요.
FrameONE은 4가지 표준 시점의 25,872개 영상으로 구성된 데이터셋에서 기존 방식보다 뛰어난 키프레임 검출 정확도를 달성했어요.
연구 결과는 GitHub에서 확인할 수 있어요 (https://github.com/szuboy/FrameONE).