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心電図から多クラス駆出率を診断するマルチモーダル説明可能機械学習 A Multimodal and Explainable Machine Learning Approach to Diagnosing Multi-Class Ejection Fraction from Electrocardiograms
AI要約 心電図データを用いて駆出率(EF)を多クラス分類するマルチモーダル機械学習手法を提案。説明可能性を取り入れ、心不全の早期診断に貢献する。臨床応用に向けた精度と解釈性の両立を実現した研究。
EN This paper proposes a multimodal and explainable machine learning approach for multi-class ejection fraction classification from ECG signals, aiming to enable accurate, interpretable early diagnosis of heart failure for clinical use.
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