Kernkonzepte
Automatisierte Diagnose von Aortenstenose durch Semi-Supervised Multimodal Multi-Instance Learning.
Zusammenfassung
Automatisierte Interpretation von Herzultraschallbildern zur Verbesserung der Aortenstenose-Erkennung.
Einführung von Semi-supervised Multimodal Multiple-Instance Learning (SMMIL) für die automatische Interpretation struktureller Herzkrankheiten.
Verbesserung der AS-Erkennung durch Kombination von Informationen aus zwei Eingabemodalitäten.
Experimente zeigen, dass SMMIL die Leistung aktueller Alternativen bei der AS-Erkennung übertrifft.
Statistiken
Die Erfassung von AS-Diagnosen durch SMMIL verbessert die Leistung.
SMMIL übertrifft aktuelle Alternativen bei der AS-Erkennung.