RESEARCHarXiv CS.LG·vor 6T
Cross-Modal Contrastive Learning of ECG and Angiography Representations for Severe Stenosis Classification
Die Studie stellt StenCE vor, ein Vor-Trainings-Framework zur Patientenschichtung basierend auf aus EKGs abgeleiteten Merkmalen, um eine frühe Diagnose schwerer Koronararterienstenosen zu unterstützen. Ziel ist es, die Diagnose von Herzerkrankungen durch die Integration von EKG- und Angiographie-Darstellungen zu verbessern.
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