心臓MRIデータから自動的に特徴を抽出し、肺動脈楔入圧を予測するマルチモーダルの機械学習パイプラインを開発した。
本論文では、心臓MRI画像と電子カルテデータを組み合わせた多様モーダル学習パイプラインを提案し、肺動脈楔入圧(PAWP)の予測を行った。提案手法は解釈可能な線形融合戦略を採用し、大規模データセットでの優れた性能を示した。
多視点心エコー図データを活用し、一クラス分類アルゴリズムを用いて心筋梗塞の早期検出を行う新しい手法を提案する。