Swin Transformer for Automated Severity Classification of Aortic Regurgitation from Echocardiographic Images: A Multi-Center Study
이 다기관 연구는 표준화된 심첨 5방도 컬러 도플러 심초음파 영상을 학습한 Swin Transformer 기반 딥러닝 모델이 기존의 CNN 아키텍처와 비교하여 대동맥판 역류증의 자동 중증도 분류에 있어 높은 정확도와 우수한 센터 간 일반화 성능을 달성함을 입증한다.