看看它的过程，第一我们要定位左心室，第二对运动特征的提取。
一共分为三步，第一步是局部运动的特征，第二步是整体运动的特征，第三步就是把局部和整体运动的特征，经过叠加的自动编码进行分类诊断，哪些是正常，哪些是延迟强化的。
我们看一下结果（如上图），第一列是电影非增强的，第二列是延迟增强，我们可以看到每一例都有延迟强化心肌梗死，第三列是人工智能勾画的梗死和延迟增强，手动勾画梗死的叠加，第四列是提取心肌梗死的区域，第五列是对心肌梗死的范围和透壁性的量化。
总体来讲，诊断效能比较高，诊断慢性心肌梗死的效能达到了0.87以上，应该是相当不错的。
我们可以看到，人工智能和手动勾画的一致性还是不错的。另外，他给了两个病例，第一个人工智能和手动勾画的面积非常吻合，第二个稍微差一点。
如图，这篇文章就是对于对比增强，是人工智能虚拟原生增强技术替代钆延迟增强的研究，主要是利用增强前T1 map图和心脏电影图像的信号，通过VNE技术生成与延迟增强的图像来进行对比，看看它的一致性怎么样。
结果可以看出，人工智能的非对比增强虚拟图像与延迟图像的一致性很好，尤其非对比增强图像质量比对比增强的图像更好。
我们看看它的过程，它的过程主要有三个序列图像组成，第一个是电影，第二个是黑血，第三个是增强前的T1-mapping，然后把它编码，融合生成一个区域的增强图像，只要大约15分钟即可获得，如果我们没有这个技术要进行延迟增强，还需要30分钟的时间来进行操作。
