Swin Transformer for Automated Severity Classification of Aortic Regurgitation from Echocardiographic Images: A Multi-Center Study
Este estudio multicéntrico demuestra que un modelo de aprendizaje profundo basado en Swin Transformer, entrenado con imágenes estandarizadas de ecocardiografía Doppler color apical de cinco cámaras, logra una alta precisión y una generalizabilidad intercentro superior para la clasificación automatizada de la severidad de la insuficiencia aórtica en comparación con las arquitecturas convencionales de CNN.