ディープラーニングをはじめとする近年の画像解析法の進展に伴い，心臓超音波（心エコー）解析も新たなフェーズに到達しつつある．心エコー画像から心臓疾患の存在診断・鑑別診断・機能診断を行う試みが，近年，活発になされるようになった．本稿ではエコー画像を用いた心機能解析，特に収縮性を示す代表的な指標である左室駆出率（LVEF）の定量解析を紹介する．従来，LVEFの算出のために心臓の内壁をトレースすることが行われるが，多角的エコー動画像からディープニューラルネットワークによって直接LVEFを精度高く求めることができる．また，画像解析で重要となる前処理についてわれわれが行っている手順を紹介するとともに，その前処理で必要となるエコーの撮影断面の自動識別に関する研究を紹介する．
