Cross-Modal Contrastive Learning of ECG and Angiography Representations for Severe Stenosis Classification

Cette recherche introduit StenCE, un cadre de pré-entraînement permettant la stratification des patients basée sur des caractéristiques dérivées des ECG pour le diagnostic précoce de la sténose coronarienne sévère. Elle vise à améliorer le diagnostic des maladies cardiaques en intégrant les représentations ECG et angiographiques.