Swin Transformer for Automated Severity Classification of Aortic Regurgitation from Echocardiographic Images: A Multi-Center Study
Este estudo multicêntrico demonstra que um modelo de aprendizagem profunda baseado em Swin Transformer, treinado em imagens ecocardiográficas de Doppler colorido apical de cinco câmaras padronizadas, alcança alta precisão e generalizabilidade intercentro superior para a classificação automatizada da gravidade da regurgitação aórtica em comparação com arquiteturas CNN convencionais.