An Automated Machine Learning–Based Quantitative Multiparametric Approach for Mitral Regurgitation Severity Grading

分级(工程) 二尖瓣反流 人工智能 计算机科学 内科学 心脏病学 医学 机器学习 工程类 土木工程
作者
Anita Sadeghpour,Zhubo Jiang,Yoran M. Hummel,Matthew Frost,Carolyn S.P. Lam,Sanjiv J. Shah,Lars H Lund,Gregg W. Stone,Madhav Swaminathan,Neil J. Weissman,Federico M. Asch
出处
期刊:Jacc-cardiovascular Imaging [Elsevier]
被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jcmg.2024.06.011
摘要

Considering the high prevalence of mitral regurgitation (MR) and the highly subjective, variable MR severity reporting, an automated tool that could screen patients for clinically significant MR (≥ moderate) would streamline the diagnostic/therapeutic pathways and ultimately improve patient outcomes.

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