医学 AI

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

用于严重狭窄分类的心电图与血管造影表示的跨模态对比学习

Nikola Cenikj, Özgün Turgut, Alexander Müller, Alexander Steger, Jan Kehrer, Marcus Brugger, Daniel Rueckert, Philip Müller

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich and TUM University Hospital（人工智能在医疗与医学中的研究所，慕尼黑技术大学及慕尼黑大学医院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； Department of Internal Medicine, TUM University Hospital（慕尼黑大学医院内科学系） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.IV

AI总结 提出StenCE预训练框架，通过跨模态对比学习从心电图特征中实现冠状动脉狭窄风险分层，在严重狭窄分类中首次达到高性能。