Данная статья посвященап эксперименту по повышению точности моделей семантической сегментации в кардиологии с использованием специального набора данных эхокардиограммы. Цель состоит в том, чтобы адаптировать существующую модель глубокого обучения для лучшей сегментации структур сердца на эхокардиографических изображениях, что имеет решающее значение для автоматизированной диагностики заболеваний сердца. Улучшение производительности оценивается с использованием показателей, специфичных для кардиологии, которые показывают повышенную точность сегментации сердечных структур. Такой подход повышает клиническую полезность модели для кардиологов при диагностике и планировании лечения. Результаты подчеркивают потенциал индивидуальных моделей глубокого обучения в медицинской визуализации и подчеркивают важность специализированных наборов данных для точности в медицинских приложениях. Это исследование вносит значительный вклад в развитие искусственного интеллекта в здравоохранении, предлагая достижения в области автоматизированного эхокардиографического анализа для клинического использования.