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

En 3 lignesStenCE, un framework de préentraînement par contrastive learning, détecte les signes de sténose coronarienne sévère à partir d'ECG non-invasifs. Évalué sur plusieurs seuils de sévérité, le modèle surpasse les approches antérieures et permet une stratification précoce des patients sans symptômes.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain