利用机器学习和深度学习技术预测二尖瓣微创手术的结果
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。运用经典机器学习和深度学习技术，本文首次尝试预测二尖瓣经导管边缘对边缘修复手术的结果。通过收集包含超声心动图视频和病人报告的数据集，评估了六种机器学习算法和两种深度学习模型，结果强调了机器学习和深度学习在预测二尖瓣经导管边缘对边缘修复手术结果上的潜力，并为未来研究和进展提供了启示。
基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，实现了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越性能，包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。
