Unveiling hidden risks: A Holistically-Driven Weak Supervision framework for ultra-short-term ACS prediction using CCTA

计算机科学 学习迁移 人工智能 特征(语言学) 卷积神经网络 机器学习 比例(比率) 急性冠脉综合征 冠状动脉造影 传输(计算) 模式识别(心理学) 深度学习 特征提取 数据挖掘 鉴定(生物学) 组分(热力学) 多任务学习 血管造影 数据集成
作者
Zhen Liu,Bangkang Fu,Jiahui Mao,Junjie He,Jiangyue Xiang,Hongjin Li,Yunsong Peng,Bangguo Li,Rongpin Wang
出处
期刊:Computerized Medical Imaging and Graphics [Elsevier BV]
卷期号:125: 102636-102636
标识
DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102636
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